Ubuntu环境下搭建GPU加速TensorFlow开发环境教程

"在Ubuntu系统中构建支持GPU加速的TensorFlow开发环境，需要经历多个步骤，包括下载和安装CUDA 8.0、cuDNN v5.1以及TensorFlow的源码。CUDA是NVIDIA提供的用于GPU计算的软件平台，而cuDNN是针对深度神经网络的库，对CUDA进行了优化。TensorFlow是一个强大的开源机器学习框架，通过GPU加速可以显著提高计算速度。" 在构建这个环境时，首先需要下载CUDA 8.0。CUDA的下载地址在NVIDIA的开发者网站上，根据GPU型号（例如GTX 1050、GTX 1070、GTX 1080）选择合适的版本。请注意，如果GPU型号不支持CUDA 8.0，可以考虑下载CUDA 7.5。下载前可能需要注册NVIDIA账号。 接着，下载cuDNN v5.1。这同样需要在NVIDIA的开发者网站上完成，但下载前可能需要填写一个简短的调查问卷。下载的是适用于Linux的cuDNN库。 然后，获取TensorFlow的源码。这里选择的是TensorFlow 0.11版本，因为教程推荐使用源码安装的方式。源码可以在TensorFlow的GitHub仓库中找到，选择适用于Linux且Python版本为2的版本。 安装过程中，首先处理CUDA 8.0。在CUDA的安装目录下打开终端，使用管理员权限运行安装命令。这通常涉及解压下载的文件，然后运行一系列安装脚本，例如`sudo apt-get install`命令，具体操作应按照CUDA的官方安装指南进行。 接着，将cuDNN库添加到CUDA安装路径。这通常涉及到将cuDNN的头文件和库文件复制到CUDA的相应目录下，并更新环境变量，确保系统能够找到这些库。 最后，配置TensorFlow的编译环境，包括设置Python路径和依赖项。这可能需要安装numpy、protobuf等依赖库，并使用Bazel作为构建工具来编译TensorFlow源码。一旦编译完成，就可以在Python环境中导入TensorFlow，从而利用GPU进行计算。 总结来说，创建一个支持GPU加速的TensorFlow开发环境需要下载和安装CUDA、cuDNN，以及TensorFlow的源码，并正确配置系统环境。这个过程需要一定的技术背景和对Linux系统的熟悉程度，但完成后将极大地提升深度学习模型的训练速度。