怎么在Ubuntu 18.04服务器上安装TensorFlow

边肖将与大家分享如何在Ubuntu 18.04服务器上安装TensorFlow。相信大部分人还不太了解，所以分享这篇文章给大家参考。希望你看完这篇文章会有很多收获。我们一起来看看吧！

假设我们使用64位操作系统，显卡是GeForce 740m。SSH登录服务器，更新和升级：

aptupdate-y

apt upgradey运行以下命令安装Python库：

sudoaptinstallopenjdk-8-jdkgitpython-dev python 3-dev python-numpyython 3-numpyython-six python 3-six build-essential python-pippython 3-pippython-virtualenvs Wig python-wheel python 3-wheel libcurl 3-devlibcupti-dev继续运行。

suptinstall libcurl 4-OpenSSL-dev运行，我们可以看到安装的图形硬件：

我们需要安装英伟达驱动程序。我们可以检查SSH上的图形驱动程序：

这是Ubuntu的PPA。看：

https://launchpad.net/~graphics-drivers/档案馆/ubuntu/ppa

Nvidia-graphics-drivers-396是最新的，但可能没有太多测试。我们可以添加nvidia-graphics-drivers-390PPA并安装应用程序。

sud loaded-apt-reportoryppa : graphics-drivers/PPA

sudoaptupdate

sudoaptupgrade

Ubuntu-driver devices

Sudoubuntu-driversautoinstall如果发生意外情况，自动安装不起作用，请运行：

现在，再次运行命令：

Nvidia-smi，你会得到一个有用的输出。我们应该保留这个版本，停止升级。

sudapt-Markholdnvidia-驱动程序-390安装Linux头文件：

suptinstall Linux-headers-$(uname-r)为了让接下来的步骤正常进行，我们需要gcc、g等等：

apinstallgccg gcc-6g-6 gcc-4.8g-4.8

#ifgcc-4.8packagenotfoundrun

# sud loaded-apt-reportoryppa : Ubuntu-tool chain-r/test

# sudoaptupdate

# sudoapinstallgcc-4.8g-4.8现在我们必须安装CUDA工具包：

AdaptNVIDIA-cuda-toolkitlibcupti-dev重启

Sudoreboot安装CUDA工具包：

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit

运行：

cdDownloads/

sudoshcuda _ 9 . 0 . 176 _ 384 . 81 _ Linux . run-override-silent-toolkit接下来，您需要安装CUDNN，NCCL。你需要按照老的PyTorch方法用Nvdia账号登录，非常简单。你会得到链接：CUDNN V7.1.xlib。

rary for Linux。您需要下载deb文件，并将FTP上传到服务器。URL是：

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

https://developer.nvidia.com/nccl

找到已安装CUDA的目录。它正在将文件复制到/usr/local/cuda/。将上述内容移到安装CUDA的目录中并运行这些操作（注意版本编号的目录，以下是格式示例）：

tar -xzvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.1.tgz
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

以上将节省空间，并避免apt警告。打开配置文件，如.bashrc：

nano ~/.bashrc

添加这些：

export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64"
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

重新加载：

source ~/.bashrc
sudo ldconfig
echo $CUDA_HOME

安装Bazel：

sudo apt install curl
echo "deb [arch=amd64] http://storage.googleapis.com/bazel-apt stable jdk1.8" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/bazel.list
curl https://bazel.build/bazel-release.pub.gpg | sudo apt-key add -
sudo apt update -y
sudo apt upgrade -y
sudo apt install bazel
sudo apt upgrade bazel
pip install keras

查看Nvidia版本：

cd ~
git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow
cd ~/tensorflow
# check current revision number from browser
git checkout r1.11
cd ~/tensorflow

通过运行创建配置文件：

./configure

您将得到这样的输出：

Please specify the location of python. [Default is /usr/bin/python]: /usr/bin/python3
Do you wish to build TensorFlow with jemalloc as malloc support? [Y/n]: Y
Do you wish to build TensorFlow with Google Cloud Platform support? [Y/n]: N
Do you wish to build TensorFlow with Hadoop File System support? [Y/n]: N
Do you wish to build TensorFlow with Amazon S3 File System support? [Y/n]: N
Do you wish to build TensorFlow with Apache Kafka Platform support? [y/N]: N
Do you wish to build TensorFlow with XLA JIT support? [y/N]: N
Do you wish to build TensorFlow with GDR support? [y/N]: N
Do you wish to build TensorFlow with VERBS support? [y/N]: N
Do you wish to build TensorFlow with OpenCL SYCL support? [y/N]: N
Do you wish to build TensorFlow with CUDA support? [y/N]: Y
Please specify the CUDA SDK version you want to use, e.g. 7.0. [Leave empty to default to CUDA 9.0]: 9.0
Please specify the location where CUDA 9.1 toolkit is installed. Refer to README.md for more details. [Default is /usr/local/cuda]: /usr/local/cuda
Please specify the cuDNN version you want to use. [Leave empty to default to cuDNN 7.0]: 7.1
Please specify the location where cuDNN 7 library is installed. Refer to README.md for more details. [Default is /usr/local/cuda]: /usr/local/cuda
Do you wish to build TensorFlow with TensorRT support? [y/N]: N
Please note that each additional compute capability significantly increases your build time and binary size. [Default is: 5.0] 3.0
Do you want to use clang as CUDA compiler? [y/N]: N
Please specify which gcc should be used by nvcc as the host compiler. [Default is /usr/bin/gcc]: /usr/bin/gcc-4.8
Do you wish to build TensorFlow with MPI support? [y/N]: N
Please specify optimization flags to use during compilation when bazel option "--config=opt" is specified [Default is -march=native]: -march=native
Would you like to interactively configure ./WORKSPACE for Android builds? [y/N]:N

构建TensorFlow :

最后的步骤：

bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package tensorflow_pkg
cd tensorflow_pkg/
sudo pip3 install tensorflow-<name_of_generated_file>.whl

通过切换到另一个目录并运行python来检查您的构建是否正常工作：

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello World!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

您将得到Hello World!输出。TensorFlow有以下型号：

https://github.com/tensorflow/models

您可以运行：

git clone https://github.com/tensorflow/models.git
cd models/tutorials/image/imagenet
python classify_image.py

这是一些基本设置和测试。

以上是“怎么在Ubuntu 18.04服务器上安装TensorFlow”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注行业资讯频道！