mxnet和tensorflow的深度学习环境安装.md

鄂破机看

os安装
　　目前对tensorflow和cuda支持最好的是ubuntu的16.04 以及14.04这种的lts版本，推荐使用16.04版本。同时17.04这种的版本也可以用，但是非lts的版本不推荐。
　　
从ubuntu官网下载ubuntu的iso镜像，balabalabala。
　　系统安装就完成了。

nvidia驱动安装
　　ubuntu的官方apt源就有最新最稳定的nv显卡驱动。使用ubuntu自己带的驱动安装工具直接安装就可以。同时还可以看看有什么其他的驱动可以安装以提高系统性能的。
　　
使用命令行安装的方式如下：
sudo apt-get install nvidia-370　　不同的编号支持不同的显卡，如果是1080, ti等比较新的显卡，直接用编号最高的应该就没问题。
　　
比较老旧的显卡，可以到nvidia的官方网站查询。
　　安装完成之后，需要重启一下系统。
sudo reboot
cuda， cudnn的安装

下载cuda和cudnn

对于tenesorflow
　　去nvidia官方网站下载cuda8的安装文件，注意必须是8，最新的cuda9目前tensorflow还不支持。
　　
注意选择对应自己系统版本的安装文件。
　　然后注册一个nvidia的开发者帐号，下载cudnn6，必须是cudnn6,最新的cudnn7还不支持。地址
　　找不到的可以到这里下载我已经下载好的

对于mxnet
　　去nvidia官方网站下载cuda9的安装文件，。
　　
注意选择对应自己系统版本的安装文件。
　　然后注册一个nvidia的开发者帐号，下载cudnn7。地址
　　找不到的可以到这里下载我已经下载好的

安装cuda
　　找到你下载deb文件的目录，执行
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-XXXXXXX-amd64.deb　　
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-XXXXXXX-update-amd64.deb #update也需要装
　　
sudo apt-get update
　　
sudo apt-get install cuda
　　装完之后，打开.bashrc：
　　

gedit ~/.bashrc　　

　　在basic文件中写入：
　　

export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin　　
export LD_LIBRARY_PATH=:/usr/local/cuda/lib64
　　

安装cudnn
　　找到下载cudnn的目录，执行：
　　

tar -zxf cudnn-XXXXXXXXXXXXX.tgz　　
cd cuda
　　
sudo rsync -avp ./ /usr/local/cuda/
　　

安装tensorflow
　　重开一个终端，输入
sudo pip install tensorflow-gpu　　这条命令会安装python2版本的tensorflow，如果要使用python3版本的，则将pip换成pip3即可。

安装mxnet
　　重开一个终端，输入
sudo pip install mxnet-cu90　　这条命令会安装python2版本的mxnet，如果要使用python3版本的，则将pip换成pip3即可。

测试安装
　　balabalabala