Ubuntu 16.04安裝Anaconda 3, Cuda 9.1, CuDnn 6.0, Tensorflow 1.4, Keras, Pytorch

1.安裝Ubuntu 16.04

2.安裝1080 Ti顯卡驅動程式

sudo apt-get purge nvidia*

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa

sudo apt-get update && sudo apt-get install nvidia-384 nvidia-settings

384是2018/03/01安裝的最新版本，可以依照當時顯卡的版本更新

3.安裝Anaconda 3

(1)下载链接：https://repo.continuum.io/archive/

選擇Anaconda3-4.2.0-Linux-x86_64.sh版本

安裝anaconda3

cd Downloads

bash Anaconda3-4.2.0-Linux-x86_64.sh

(2)一直按enter閱讀文件，輸入yes執行安裝

(3)安裝完之後會詢問是否把anaconda的bin添加到環境變數中，選擇YES

(4)檢查是否安裝成功？

進入終端機，打上python，只要在python 2.7.13後面出現Anaconda的標示，就代表安裝成功

打上以下的指令後，出現一堆可用的packages，代表安裝沒問題。

conda list

更新bashrc，打上source ~/.bashrc

如何安裝Anaconda 3.6：

參考http://blog.csdn.net/woainishifu/article/details/74978647

1.安裝CUDA 8.0

因为Tensorflow和Pytorch目前官方提供的PIP版本只支持CUDA

(1)https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

選擇

CUDA Toolkit 8.0 GA2 (Feb 2017)

，下載

1.9GB

(2)按Ctrl-Alt-F1 進入文字命令列界面，執行以下指令關閉 lightdm，如果沒執行這個指令，則最後安裝完 CUDA 重開機就會無法進入圖形登入畫面。

(3)接著實際安裝 CUDA，並重新開機，確認可以登入：
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda
sudo reboot
(4) 執行 vim ~/.bashrc 加上以下指令後，打上:wq (儲存後離開)： 若要修改資料按i
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-8.0/
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-8.0/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-8.0/lib64

export PATH=”/home/itri(安裝anaconda會自動代入)/anaconda3/bin:$PATH”
export PYTHONPATH=/home/itri/anaconda3/bin/python
執行source ~/.bashrc使其生效
全部執行好之後啟動lightdm
sudo service lightdm start

1. 安裝cuDNN 6.0
   進入https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
   選擇Download cuDNN v6.0 (April 27, 2017), for CUDA 8.0" 中的 "cuDNN v6.0 Library for Linux":
   解壓縮下載的檔案後，copy到相對應的CUDA路徑中
   tar -zxvf cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgz
   sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
   sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/ -d
   sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

2. 安裝Tensorflow 1.4
   pip install tensorflow-gpu==1.4
   參考
   https://www.tensorflow.org/install/install\_linux\#python\_36

3. 安裝Keras
   pip install Keras

4. 安裝Pytorch
   (1) 進入http://pytorch.org/
   (2) 選擇相關的版本
   (3) 在終端機執行
   pip install http://download.pytorch.org/whl/cu80/torch-0.3.1-cp35-cp35m-linux\_x86\_64.whl
   pip install torchvision