作者：Saurabh Bodhe

翻译：陈振东

校对：车前子

本文约1000字，建议阅读5分钟。

本文讲述了使用NVIDIA官方工具搭建基于GPU的TensorFlow平台的教程。

《在谷歌云平台搭建基于GPU的深度学习》

我知道，基于GPU的高端的深度学习系统构建起来非常昂贵，并且不容易获得，除非你……

https://hackernoon.com/deep-learning-with-google-cloud-platform-66ada9d7d029

假设你有一台带有GPU的裸机, 当然如果有些配置是预先设置好的，可以跳过下面部分教程。此外，我还假设你有一个NVIDIA的显卡,我们在本教程中只讨论如何配置TensorFlow,也就是目前最受欢迎的深度学习框架(向谷歌致敬!)

安装CUDA驱动程序

CUDA是NVIDIA开发的一个并行计算平台，是搭建TensorFlow的基本前提。但是我们后面会提到，实际上最好使用逆向工作的方法，所以我们稍后再回到这部分。

安装TensorFlow

启动终端(如果是远程访问的话，就使用SSH)。总之，找到特定应用程序(如果有的话)所需的TensorFlow版本，或者如果没有这样的限制，可以使用我目前使用的TensorFlow 1.8.0。

pip install tensorflow-gpu==1.8.0

在TensorFlow安装的时候，我们运行下Python shell，

python

在Python shell中输入下面的代码：

import tensorflow as tf

但这时我们还没有安装CUDA，你会看到类似下面的报错：

ImportError: libcublas.so.9.0: cannot open shared object file: No such file or directory

9.0版本、文件名或者是其他的报错，这取决于您选择的TensorFlow版本。但是这样做的目的是知道我们需要哪个版本的CUDA，在这个例子中是9.0。官方文档中TF版本和CUDA版本的对应关系不是很清楚，所以我一直觉得这种逆向工程方法更好。

然后，我们再回到CUDA的安装。使用

exit()

退出Python shell。

安装CUDA驱动（相信我，这次是真的安装）

转到 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 。根据之前的操作，选择你需要的版本：

Linux->x86_64->Ubuntu->16.04 (or 17.04)->deb (network)

下载相应的.deb文件，并按照NVIDIA的官方说明安装CUDA。完成之后，让我们检查下是否一切正常。

再次打开Python shell并运行下面的代码，

import tensorflow as tf

当然，我们还没有完成，这次你会看到稍微不同的报错（如果在此之前就出现了类似的报错，参考下面的“Troubleshooting”中的修复方法）

ImportError: libcudnn.so.7: cannot open shared object file: No such file or directory

我们还需要NVIDIA提供的一个叫做cuDNN的库，它可以使用GPU加速深度神经网络的计算。注意，本教程中的cuDNN版本是7.0。

打开 https://developer.nvidia.com/cudnn 并注册一个帐户(免费的)。

注册好帐号后，登录 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 。

选择你需要的cuDNN版本，并确保你选择该版本所对应的CUDA版本。在本教程中，我们需要下载以下版本，

Download cuDNN v7.0.5 (Dec 5, 2017), for CUDA 9.0

在下拉选项中选择，

cuDNN v7.0.5 Library for Linux

这样，.tgz文件就开始下载了，将文件存储到你的机器上，并使用以下命令进行提取，

tar -xzvf <CUDNN_TAR_FILENAME>

最终提取出一个名为“CUDA”的文件夹，切换到该目录，并执行下面两条命令，

sudo cp lib64/* /usr/local/cuda/lib64/ sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/

这样就完成了（但愿如此）。再次启动Python shell，这次你知道该做什么。

如果这次运行没有报错，那就没问题了。

为确保 TensorFlow 能够检测到GPU，在 Python shell 中使用以下代码，

tf.test.gpu_device_name()

它将会把所有可用的GPU显示出来。如果这个命令在旧版本的TF可能运行不了，可以试试下面的命令。

nvidia-smi

问题修复

如果所有配置都正确， nvidia-smi 也可以执行，但 TensorFlow 仍然报出相同的错误，那么很有可能环境变量出了问题。执行下面的命令进行修复：

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:${LD_LIBRARY_PATH}

export PATH=/usr/local/cuda/lib64:${PATH}

如果 nvidia-smi命令都无法执行，CUDA没有正确安装，那就重新安装配置一遍，看看有没有什么遗漏的地方。

欢迎大家提问，建议或者批评。

祝好。

原文标题：

Setting up your GPU machine to be Deep Learning ready

原文链接：

https://hackernoon.com/setting-up-your-gpu-machine-to-be-deep-learning-ready-96b61a7df278

编辑：于腾凯 校对：林亦霖

译者简介

陈振东，工资不高、想法不少，目前工作于北京银行软件开发部，负责核心系统的建设，主要方向包括客户信息（CIF）模型、三方支付交易等，并作为主要成员参与银行分布式与云计算平台的搭建。热衷于对金融数据架构与统计分析方法的研究，希望通过更多的交流拓宽工作和学习的思路。

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