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一、前言
Ubuntu 下安装 TensorFlow 并不是简单的使用 pip 安装就可以的，如果不能使用 GPU 的话效率是会很低的，这里的方法都是自己在系统下搭建踩过一些坑摸索出来的，希望会有些帮助。
- 系统：
Ubuntu21.10 - cuda版本：
cuda11.1 - cudnn版本：
cudnn8.1.0
二、安装NVIDIAdriver
1. 添加PPA源
添加 PPA 源：
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
为系统安装依赖项以构建内核模块：
sudo apt-get install dkms build-essential
2. 查看显卡硬件型号
打开终端，输入如下命令
ubuntu-drivers devices
输出界面如下，可以看到这里我的硬件显卡型号为 GP108M [GeForce MX250]，推荐安装的驱动版本号为：driver : nvidia-driver-470 - distro non-free recommended
3. 安装NVIDIA驱动
这里我们下载自己电脑推荐的驱动版本即可：
sudo ubuntu-drivers autoinstall
系统会自动安装推荐版本驱动，接着重启系统。
三、安装cuda
这里我用的 cuda 版本为 11.1，采用 .run 文件安装，最新的 11.6 版本试了有点问题，所以我换成了 11.1 版本。
1. 下载相关依赖
命令如下：
sudo apt-get install freeglut3 freeglut3-dev libxi-dev libxmu-dev
2. 下载安装文件
直接使用 wget 下载即可，这里我提供的是 11.1 版本的下载链接：
cd ~/Downloads
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.1.0/local_installers/cuda_11.1.0_455.23.05_linux.run
大概有 3 个多 G，注意网络连接。
3. 安装cuda-toolkit
这里我们只使用安装文件来安装 cuda-toolkit，driver 的安装我们在上述操作中已经完成，所以命令如下：
sudo sh ./cuda_11.1.0*.run --toolkit --silent --override
4. 配置环境变量
修改 ~/.bashrc 文件：
vim ~/.bashrc
添加如下内容：
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda
使修改立即生效：
source ~/.bashrc
5. 检验安装
命令如下：
nvcc --version
四、安装cudnn
1. 下载安装文件
这里我下载的是 8.1.0 版本，cudnn 的安装需要与你的 cuda 版本对应，官网下载链接如下：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive，你可能需要注册才能下载（国内邮箱即可注册）。
选择 cuDNN Library for Linux (x86_64) 下载。
2. 安装cudnn8.1.0
进入下载目录：
cd ~/Downloads
解压 cudnn-11.2-linux-x64-v8.1.0.77.tgz 包：
mkdir cudnn-11.1
tar -zxf cudnn-11.2-linux-x64-v8.1.0.77.tgz -C ./cudnn
进入解压后文件目录：
cd cudnn
安装执行文件并赋予权限：
sudo cp cuda/include/* /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn* /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
查看 cudnn 版本：
cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h
3. 配置环境变量
编辑 ~/.bashrc 文件：
vim ~/.bashrc
添加内容如下：
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
source 一下：
source ~/.bashrc
五、安装TensorFlow
1. 安装依赖包
安装 TensorFlow 之前需要我们安装两个个依赖包，这里我的 cuda 版本为 11.1，cudnn 版本为 8.1.0，下载依赖包为
libcudnn8_8.1.0.77-1+cuda11.2_amd64.deblibcudnn8-dev_8.1.0.77-1+cuda11.2_amd64.deb
官网链接如下：https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/
这里我使用 wget 下载：
cd ~/Downloads
wget https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/libcudnn8_8.1.0.77-1+cuda11.2_amd64.deb
wget https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/libcudnn8-dev_8.1.0.77-1+cuda11.2_amd64.deb
安装命令如下：
sudo dpkg -i libcudnn8_8.1.0.77-1+cuda11.2_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn8-dev_8.1.0.77-1+cuda11.2_amd64.deb
2. 安装TensorFlow
直接用 pip 安装即可，这里要求 Python 版本为 3.6-3.9， pip >= 19.0，先使用如下命令升级你的 pip 工具：
python3 -m pip install --upgrade pip
使用 pip 安装 TensorFlow，这里我选择的是阿里云：
pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple tensorflow
3. 测试
打开 Python，使用如下命令测试：
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
输出如下：
接着测试一下我们的 GPU 支持：
tf.config.list_physical_devices("GPU")
大功告成！
六、总结
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tensorflow学习资源
[1]安装Tensorflow（Linuxubuntu） http://blog.csdn.net/lenbow/article/details/51203526 [2]ubuntu下CUDA编译的GCC降级安装 http://blog.csdn.net/lenbow/article/details/51596706 [3]ubuntu手动安装最 查看详情