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分类： LINUX
Ubuntu下Nvidia显卡驱动的安装
&& 刚装上Ubuntu的时候，经过了系统的更新，软件基本上都可以使用了，但总想体验一下3D的超炫效果，可特效又不能开启，甚是郁闷。在网上一查，原因一目了然：Nvidia显卡驱动程序没有安装。原因找到了，就有了解决的方法:
1、在Nvidia官方网站（或者在驱动之家网）上下载，软件名称为：NVIDIA-Linux-x86-256.44.run；
2、将下载的软件放到一个比较浅的目录下，这样在后面用时容易记住它的路径。我机子的用户名是administrator，我将此软件放在/home/administrator目录下，并记住软件的完整路径：/home/administrator/NVIIDA-Linux-x86-256.44.
3、再在命令行输入：echo "false"|sudo tee /etc/X11/default-display-manager，按回车。这一步主要是在重启以后系统进入字符界面，因为安装Nvidia显卡驱动要退出x-server。要回到x-server，只需在命令行输入：echo "/usr/sbin/gdm"|sudo tee /etc/X11/default-display-manager,按回车，再次启动时，系统就会回到x-server界面了。如此，安装的准备工作就做好了。
4、重启系统，登录系统后在命令行输入：sudo -s -H，进入根目录，然后，在命令行输入sh /home/administrator/NVIIDA-Linux-x86-256.44.run,回车即可顺利安装显卡驱动程序，完成后，在命令行输入：echo "/usr/sbin/gdm"|sudo tee /etc/X11/default-display-manager，回车并重启系统开启特效，即可享受Ubuntu带给你的全新的超炫3D享受。
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给主人留下些什么吧！~~
好高深的样子，嘿嘿，貌似没看懂的说O(∩_∩)O~
请登录后评论。Ubuntu安装显卡驱动+cuda8+cudnn
时间： 09:30:18
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标签：&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&Ubuntu 安装显卡驱动
查看显卡硬件信息
lspci | grep -i Nvidia
lspci | grep -i vga
查看驱动版本信息
nvidia-smi
P1: You appear to be running an X please exit X before installing.&
Sudo service lightdm stop
P2: distribution-provided pre-install script failed ubuntu
不必理会，继续安装；
P3:the nouveau kernel driver is currently in use by your system
安装cuda8在线安装
`sudo dpkg -i&cuda-repo-ubuntu.61-1_amd64.deb`
`sudo apt-get update`
`sudo apt-get install cuda`
大约2小时2GB
配置环境变量
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
添加到~/.bashrc文件
source activate
查看cuda版本
tar -zxvf cudnn-7.0-linux-x64-v3.0-prod.tgz
sudo cp cuDNN/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuDNN/cuda/lib64/* /usr/local/cuda/lib64/
#下面的操作在/usr/local/cuda/lib64/目录下进行
sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.7.0#删除两个符号链接；
sudo ln -s libcudnn.so.7.0.64 libcudnn.so.7.0
sudo ln -s libcudnn.so.7.0 libcudnn.so标签：&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&原文：/yizhichun/p/7076098.html
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鲁ICP备号-4
打开技术之扣，分享程序人生！Win+Ubuntu双系统下Nvidia独显驱动安装a year ago第一次运行出现如下的警告：Fresh drivers from upstream, currently shipping Nvidia.## Current StatusWe currently recommend: `nvidia-361`, Nvidia’s current long lived branch.For GeForce 8 and 9 series GPUs use `nvidia-340`For GeForce 6 and 7 series GPUs use `nvidia-304`## What we’re working on right now:– Normal driver updates– Investigating how to bring this goodness to distro on a cadence.## WARNINGS:This PPA is currently in testing, you should be experienced with packaging before you dive in here. Give us a few days to sort out the kinks.Volunteers welcome! See also: 更多信息： 按回车继续或者 Ctrl+c 取消添加回车后继续:sudo apt-get update
sudo apt-get install nvidia-367
sudo apt-get install mesa-common-dev
sudo apt-get install freeglut3-dev
之后重启系统让显卡驱动生效。再开机就是完美的高分辨率了。一点小插曲：开始使用的过程中发现不管是Chrome还是Firefox，甚至自带的Libre Office，白色背景下文字有偏红色的发虚的颗粒感衬底，像是文字渲染得不好导致，但是字体又没毛病，在网上各种搜不到相似问题和解决办法，后来试了试调整自己的显示器颜色模式，发现是sRGB的锅，不用sRGB模式就没问题了。就是这样了，大神们看来应该是小菜一碟哈哈。写在这里算是做个笔记，如果能给各位初学者帮上一点点小忙的话那就再好不过了。20收藏分享举报文章被以下专栏收录昨夜西风凋碧树，独上高楼，望尽天涯路。欲寄彩笺兼…推荐阅读{&debug&:false,&apiRoot&:&&,&paySDK&:&https:\u002F\\u002Fapi\u002Fjs&,&wechatConfigAPI&:&\u002Fapi\u002Fwechat\u002Fjssdkconfig&,&name&:&production&,&instance&:&column&,&tokens&:{&X-XSRF-TOKEN&:null,&X-UDID&:null,&Authorization&:&oauth c3cef7c66aa9e6a1e3160e20&}}{&database&:{&Post&:{&&:{&isPending&:false,&contributes&:[{&sourceColumn&:{&lastUpdated&:,&description&:&昨夜西风凋碧树，独上高楼，望尽天涯路。欲寄彩笺兼尺素，山长水阔知何处。&,&permission&:&COLUMN_PUBLIC&,&memberId&:875609,&contributePermission&:&COLUMN_PUBLIC&,&translatedCommentPermission&:&all&,&canManage&:true,&intro&:&昨夜西风凋碧树，独上高楼，望尽天涯路。欲寄彩笺兼…&,&urlToken&:&skyline&,&id&:5838,&imagePath&:&af571ebeb4ab&,&slug&:&skyline&,&applyReason&:&&,&name&:&独上高楼&,&title&:&独上高楼&,&url&:&https:\u002F\\u002Fskyline&,&commentPermission&:&COLUMN_ALL_CAN_COMMENT&,&canPost&:true,&created&:,&state&:&COLUMN_NORMAL&,&followers&:108,&avatar&:{&id&:&af571ebeb4ab&,&template&:&https:\u002F\\u002F{id}_{size}.jpg&},&activateAuthorRequested&:false,&following&:false,&imageUrl&:&https:\u002F\\u002Faf571ebeb4ab_l.jpg&,&articlesCount&:5},&state&:&accepted&,&targetPost&:{&titleImage&:&https:\u002F\\u002Fv2-4a95e17cafda568f907f88bdc2807762_r.jpg&,&lastUpdated&:,&imagePath&:&v2-4a95e17cafda568f907f88bdc2807762.jpg&,&permission&:&ARTICLE_PUBLIC&,&topics&:[],&summary&:&怎样同时装双系统已经老生常谈了，现在不管是烧录U盘做启动盘，还是失败了重装win（说的就是我）都非常方便，教程都很好找。 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Unity桌面环境。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E转载部分来自52nlp \u003Ca href=\&http:\u002F\\u002F?target=http%3A\u002F\\u002F%25E6%25B7%25B1%25E5%25BA%25A6%25E5%25AD%25A6%25E4%25B9%25A0%25E4%25B8%25BB%25E6%259C%25BA%25E7%258E%25AF%25E5%25A2%%E7%25BD%25AE-ubuntu-16-04-nvidia-gtx-1080-cuda-8\& class=\& wrap external\& target=\&_blank\& rel=\&nofollow noreferrer\&\u003E深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04+Nvidia GTX 1080+CUDA8.0\u003Ci class=\&icon-external\&\u003E\u003C\u002Fi\u003E\u003C\u002Fa\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cblockquote\u003E\u003Cp\u003E安装完毕后Ubuntu 16.04的分辨率很低，在显卡驱动未安装之前，可以手动修改一下grub文件：\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003Esudo vim \u002Fetc\u002Fdefault\u002Fgrub\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Ci\u003E# The resolution used on graphical terminal\u003Cbr\u003E# note that you can use only modes which your graphic card supports via VBE\u003Cbr\u003E# you can see them in real GRUB with the command `vbeinfo’\u003Cbr\u003E#GRUB_GFXMODE=640×480\u003Cbr\u003E# 这里分辨率自行设置\u003Cbr\u003EGRUB_GFXMODE=\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fi\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003Esudo update-grub\u003C\u002Fp\u003E\u003C\u002Fblockquote\u003E其实如果感觉能凑合看的话可以不用上面这步。\u003Cblockquote\u003E\u003Cp\u003E\u003Cstrong\u003E安装GTX1080驱动\u003C\u002Fstrong\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E安装 Nvidia 驱动 367.27\u003C\u002Fp\u003E\u003Cdiv class=\&highlight\&\u003E\u003Cpre\u003E\u003Ccode class=\&language-text\&\u003E\u003Cspan\u003E\u003C\u002Fspan\u003Esudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers\u002Fppa\n\u003C\u002Fcode\u003E\u003C\u002Fpre\u003E\u003C\u002Fdiv\u003E\u003Cp\u003E第一次运行出现如下的警告：\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Ci\u003EFresh drivers from upstream, currently shipping Nvidia.\u003C\u002Fi\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Ci\u003E## Current Status\u003C\u002Fi\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Ci\u003EWe currently recommend: `nvidia-361`, Nvidia’s current long lived branch.\u003Cbr\u003EFor GeForce 8 and 9 series GPUs use `nvidia-340`\u003Cbr\u003EFor GeForce 6 and 7 series GPUs use `nvidia-304`\u003C\u002Fi\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Ci\u003E## What we’re working on right now:\u003C\u002Fi\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Ci\u003E– Normal driver updates\u003Cbr\u003E– Investigating how to bring this goodness to distro on a cadence.\u003C\u002Fi\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Ci\u003E## WARNINGS:\u003C\u002Fi\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Ci\u003EThis PPA is currently in testing, you should be experienced with packaging before you dive in here. Give us a few days to sort out the kinks.\u003C\u002Fi\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Ci\u003EVolunteers welcome! See also: \u003Ca href=\&http:\u002F\\u002F?target=https%3A\\u002Fmamarley\u002Fnvidia-graphics-drivers\u002F\& class=\& wrap external\& target=\&_blank\& rel=\&nofollow noreferrer\&\u003EGitHub - mamarley\u002Fnvidia-graphics-drivers: Packaging scripts for nvidia-graphics-drivers in Ubuntu\u003Ci class=\&icon-external\&\u003E\u003C\u002Fi\u003E\u003C\u002Fa\u003E\u003C\u002Fi\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Ci\u003E\u003Ca href=\&http:\u002F\\u002F?target=http%3A\u002F\\u002Fdownload\u002Fdesktop\u002Fcontribute\& class=\& wrap external\& target=\&_blank\& rel=\&nofollow noreferrer\&\u003EContribute to Ubuntu\u003Ci class=\&icon-external\&\u003E\u003C\u002Fi\u003E\u003C\u002Fa\u003E\u003Cbr\u003E更多信息： \u003Ca href=\&http:\u002F\\u002F?target=https%3A\u002F\u002Flaunchpad.net\u002F%7Egraphics-drivers\u002F%2Barchive\u002Fubuntu\u002Fppa\& class=\& wrap external\& target=\&_blank\& rel=\&nofollow noreferrer\&\u003EProprietary GPU Drivers : “Graphics Drivers” team\u003Ci 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可是Linux显卡驱动也是让初学者挠头的一个问题，试了几个办法选了这个本人看来是比较方便的，一个亲测好用的通过PPA装N卡驱动的方…&,&reviewingCommentsCount&:0,&meta&:{&previous&:{&isTitleImageFullScreen&:false,&rating&:&none&,&titleImage&:&https:\u002F\\u002F50\u002Febadda0fae08ead_xl.jpg&,&links&:{&comments&:&\u002Fapi\u002Fposts\u002F2Fcomments&},&topics&:[{&url&:&https:\u002F\\u002Ftopic\u002F&,&id&:&&,&name&:&电子科技大学&},{&url&:&https:\u002F\\u002Ftopic\u002F&,&id&:&&,&name&:&大学&},{&url&:&https:\u002F\\u002Ftopic\u002F&,&id&:&&,&name&:&大学教育&}],&adminClosedComment&:false,&href&:&\u002Fapi\u002Fposts\u002F&,&excerptTitle&:&&,&author&:{&bio&:&酌贪泉而觉爽，处涸辙以犹欢。&,&isFollowing&:false,&hash&:&36ed5e0eed50c2aa9cf16e518d79cdda&,&uid&:36,&isOrg&:false,&slug&:&zhangliyu&,&isFollowed&:false,&description&:&地域文化爱好者\u002F历史遗迹爱好者\n人间之所以叫「人间」，因为它不是天堂。&,&name&:&张立羽&,&profileUrl&:&https:\u002F\\u002Fpeople\u002Fzhangliyu&,&avatar&:{&id&:&c1334455b&,&template&:&https:\u002F\\u002F50\u002F{id}_{size}.jpg&},&isOrgWhiteList&:false,&isBanned&:false},&column&:{&slug&:&skyline&,&name&:&独上高楼&},&content&:&\u003Cp\u003E学院反应还算迅速，前一天晚上爆出这个事情，第二天白天就把邵停职检查了，还在各个平台上发了公告。希望校方能公开透明地彻查此人，给社会给老师同学一个说法。今年是我电60周年校庆，这种事情不借此遮着掩着是正确的选择，更应该在此时让人看出校方直面问题、修正错误的决心。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E话说回来，学院处理起来是很快，但是为什么这个坏名声早已「源远流长」的老师到今天才被曝光？为什么非要等到内网外网都炒得火热，学校才处理此人？\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E实际上广大本科同学和这个老师交集不多，不见得了解具体的情况，而知情的研究生在高压下也只好噤若寒蝉，所以过去在学院里只能说是「有所耳闻」的程度，积累到现在终于爆发出来，细想也并不奇怪。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E张代远，邵振海，这就是我国高校现状的一角阴暗。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E在导师、学校面前，学生是绝对的弱势群体。研究生导师掌握着学生的生杀大权，学生某种程度上可能会沦为老师的廉价劳动力，而学校方面不会因为导师对待学生不好就轻易处理导师——一个没几年就要毕业的学生，和一个有编制有职称有项目的老师比，学校会偏向谁？一般情况下学生闹事，校方一般会采取和稀泥的手段，把事件平息下去了事。张代远事件若非是学生以生命为代价唤起了广泛关注，这种委屈可能还不会彻底暴露在阳光下——但张也并未被开除。在这种大环境下，学生并没有有效的自下而上的监督反馈机制可以利用。如果遇导师不淑，学生自己能做的改变真心有限。像这样的曝光，并不是谁都有勇气有手段来做的，我们无法苛求被压迫的学生拿出勇气奋起反抗，这对他们不公平，也不能期待这种曝光形式的抗争成为常态。希望所有人能够继续关注该事件、乃至此类事件，拒绝沉默，为弱者发出正义的声音。如果希望这种情况有根本上的改变，只能期待整个教育科研管理与监督体制上的改变了。——讲道理，这个锅体制来背并不冤。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cbr\u003E可能会有人说，你是电子科大毕业的，立场不客观，就想给母校洗地，学校怎么能没责任呢。这我没有否认的意思，学校在这件事上责任非常大，\u003Cb\u003E锅一定有学校的一份。无意洗地，在知乎上批评电子科大的话我也没少说\u003C\u002Fb\u003E。不过究其根源，是不是教育科研体制上出了问题呢？如果说这种事情只出现在电子科大，那我们可以说「橘生淮南则为橘，生于淮北则为枳」，电子科大这地方不好，来这的人都变坏了。然而实际上并不是这样，\u003Cb\u003E这种情况是全国高校都是普遍存在的\u003C\u002Fb\u003E，那你说，出现这种问题，还只是电子科大的问题吗？之所以这种乱象能够「遍地开花」，是因为这环境、这土壤有问题吧！\u003Cbr\u003E\u003Cp\u003E我电我通信出来这样的老师，也确实挺丢人的。不过还是要说一句维护母校的话，电子科大好老师还是占绝大多数的，希望能就事论事。这两天在微信微博，知乎，清水河畔，看到同学校友都在义愤填膺地曝光声讨这个人，积极扩散消息，并没有什么「多管闲事」、「家丑不可外扬」之类的言论甚嚣尘上，说实话悲哀之余我还是感到很振奋的。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E甲子校庆，拿此人当祭品吧。\u003C\u002Fp\u003E&,&state&:&published&,&sourceUrl&:&&,&pageCommentsCount&:0,&canComment&:false,&snapshotUrl&:&&,&slug&:,&publishedTime&:&T17:10:58+08:00&,&url&:&\u002Fp\u002F&,&title&:&电子科大邵XX被曝光事件有感&,&summary&:&学院反应还算迅速，前一天晚上爆出这个事情，第二天白天就把邵停职检查了，还在各个平台上发了公告。希望校方能公开透明地彻查此人，给社会给老师同学一个说法。今年是我电60周年校庆，这种事情不借此遮着掩着是正确的选择，更应该在此时让人看出校方直面问…&,&reviewingCommentsCount&:0,&meta&:{&previous&:null,&next&:null},&commentPermission&:&anyone&,&commentsCount&:7,&likesCount&:39},&next&:{&isTitleImageFullScreen&:true,&rating&:&none&,&titleImage&:&https:\u002F\\u002F50\u002Fv2-6425eacb973ebad83f245_xl.jpg&,&links&:{&comments&:&\u002Fapi\u002Fposts\u002F2Fcomments&},&topics&:[{&url&:&https:\u002F\\u002Ftopic\u002F&,&id&:&&,&name&:&TensorFlow&},{&url&:&https:\u002F\\u002Ftopic\u002F&,&id&:&&,&name&:&CUDA&},{&url&:&https:\u002F\\u002Ftopic\u002F&,&id&:&&,&name&:&深度学习（Deep 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class=\&icon-external\&\u003E\u003C\u002Fi\u003E\u003C\u002Fa\u003E\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Ca href=\&https:\u002F\\u002F?target=http%3A\u002F\\u002F%25E6%25B7%25B1%25E5%25BA%25A6%25E5%25AD%25A6%25E4%25B9%25A0%25E4%25B8%25BB%25E6%259C%25BA%25E7%258E%25AF%25E5%25A2%%E7%25BD%25AE-ubuntu16-04-geforce-gtx1080-tensorflow\& class=\& wrap external\& target=\&_blank\& rel=\&nofollow noreferrer\&\u003E深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04+GeForce GTX 1080+TensorFlow\u003Ci class=\&icon-external\&\u003E\u003C\u002Fi\u003E\u003C\u002Fa\u003E\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E基本按照上文操作，在安装CUDA和cuDNN过程中基本不会出现什么问题。\u003C\u002Fp\u003E\u003Ch2\u003E\u003Cb\u003E1. 在.\u002Fconfigure的时候可能有ERROR出现：\u003C\u002Fb\u003E\u003C\u002Fh2\u003E\u003Cblockquote\u003EINFO: Starting clean (this may take a while). Consider using –expunge_async if the clean takes more than several minutes.\u003Cbr\u003EERROR: \u002Fhome\u002Fxxx\u002Ftensorflow\u002Ftensorflow\u002Ftensorflow.bzl:592:26: Traceback (most recent call last):\u003Cbr\u003EFile “\u002Fhome\u002Fxxx\u002Ftensorflow\u002Ftensorflow\u002Ftensorflow.bzl”, line 586\u003Cbr\u003Erule(attrs = {“srcs”: attr.label_list…”), )}, )\u003Cbr\u003EFile “\u002Fhome\u002Fxxx\u002Ftensorflow\u002Ftensorflow\u002Ftensorflow.bzl”, line 592, in rule\u003Cbr\u003Eattr.label_list(cfg = “data”, allow_files = True)\u003Cbr\u003Eexpected ConfigurationTransition or NoneType for ‘cfg’ while calling label_list but got string instead: data.\u003Cbr\u003EERROR: com.google.devtools.build.lib.packages.BuildFileContainsErrorsException: error loading package ”: Extension file ‘tensorflow\u002Ftensorflow.bzl’ has errors\u003C\u002Fblockquote\u003E具体因为啥不懂，有兴趣的可以去原issue \u003Ca href=\&https:\u002F\\u002F?target=https%3A\\u002Ftensorflow\u002Ftensorflow\u002Fissues\u002F4319\& class=\& wrap external\& target=\&_blank\& rel=\&nofollow noreferrer\&\u003EError when building tensorflow from source · Issue #4319 · tensorflow\u002Ftensorflow · GitHub\u003Ci class=\&icon-external\&\u003E\u003C\u002Fi\u003E\u003C\u002Fa\u003E 处去看。\u003Cp\u003E\u003Cb\u003E个人通过重新安装高版本的bazel 0.3.2解决了。\u003C\u002Fb\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\u003Ch2\u003E\u003Cb\u003E2. 通过bazel编译安装TensorFlow结束后，使用如下命令\u003C\u002Fb\u003E\u003C\u002Fh2\u003E\u003Cblockquote\u003E~\u002Ftensorflow $ bazel-bin\u002Ftensorflow\u002Fcc\u002Ftutorials_example_trainer --use_gpu\u003C\u002Fblockquote\u003E\u003Ch2\u003E\u003Cb\u003E执行TensorFlow官方文档里的例子，看看能否成功调用显卡时报错：\u003C\u002Fb\u003E\u003C\u002Fh2\u003E\u003Cblockquote\u003Ebazel-bin\u002Ftensorflow\u002Fcc\u002Ftutorials_example_trainer: error while loading shared libraries: libcudart.so.8.0: cannot open shared object file: No such file or directory\u003C\u002Fblockquote\u003E\u003Cp\u003E\u003Cb\u003E个人亲测能用解决方案：\u003C\u002Fb\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E（来自 \u003Ca href=\&https:\u002F\\u002F?target=https%3A\\u002FNVIDIA\u002FDIGITS\u002Fissues\u002F8%23issuecomment-\& class=\& wrap external\& target=\&_blank\& rel=\&nofollow noreferrer\&\u003EImportError: libcudart.so.7.0: cannot open shared object file: No such file or directory · Issue #8 · NVIDIA\u002FDIGITS · GitHub\u003Ci class=\&icon-external\&\u003E\u003C\u002Fi\u003E\u003C\u002Fa\u003E）\u003C\u002Fp\u003E\u003Cblockquote\u003E\u003Cp\u003EFor this error\u003Cbr\u003EImportError: libcudart.so.7.0: cannot open shared object file: No such file or directory\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003EI have executed this command to solve it\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cdiv class=\&highlight\&\u003E\u003Cpre\u003E\u003Ccode class=\&language-text\&\u003E\u003Cspan\u003E\u003C\u002Fspan\u003Esudo ldconfig \u002Fusr\u002Flocal\u002Fcuda\u002Flib64\n\u003C\u002Fcode\u003E\u003C\u002Fpre\u003E\u003C\u002Fdiv\u003E\u003C\u002Fblockquote\u003E\u003Cp\u003E\u003Cbr\u003E解决了这个问题，原因的追寻依然留给愿意探索的你吧。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cbr\u003E\u003Ch2\u003E\u003Cb\u003E3. 支持GPU的方式已经成功了。再在Python中调用一下TensorFlow，发现还是报错\u003C\u002Fb\u003E\u003C\u002Fh2\u003E\u003Cblockquote\u003EImportError: cannot import name pywrap_tensorflow\u003C\u002Fblockquote\u003E\u003Cp\u003E这很正常，按照文中解决办法\u003C\u002Fp\u003E\u003Cblockquote\u003E\u003Cp\u003E虽然我们通过源代码安装编译的TensorFlow可用，但是Python版本并没有ready，所以继续：\u003C\u002Fp\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cdiv class=\&highlight\&\u003E\u003Cpre\u003E\u003Ccode class=\&language-text\&\u003E\u003Cspan\u003E\u003C\u002Fspan\u003Ebazel build -c opt --config=cuda \u002F\u002Ftensorflow\u002Ftools\u002Fpip_package:build_pip_package\n\nbazel-bin\u002Ftensorflow\u002Ftools\u002Fpip_package\u002Fbuild_pip_package \u002Ftmp\u002Ftensorflow_pkg\n\nsudo pip install \u002Ftmp\u002Ftensorflow_pkg\u002Ftensorflow-0.9.0-py2-none-any.whl\n\u003C\u002Fcode\u003E\u003C\u002Fpre\u003E\u003C\u002Fdiv\u003E\u003C\u002Fblockquote\u003E\u003Cp\u003E最后一句要注意自己本地的文件名可能和教程不一样。有时候碰到过不去的问题，看看是不是因为自己本地的文件名目录名啥的和教程不一样。\u003C\u002Fp\u003E\u003Ch2\u003E\u003Cb\u003E4. 然后再试试import还报错：\u003C\u002Fb\u003E\u003C\u002Fh2\u003E\u003Cblockquote\u003EImportError: cannot import name pywrap_tensorflow\u003C\u002Fblockquote\u003E\u003Cp\u003E这是因为你在tensorflow目录下面运行脚本了，出去再运行就好了。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E（来自\u003Ca href=\&https:\u002F\\u002F?target=https%3A\\u002Ftensorflow\u002Ftensorflow\u002Fissues\u002F3217%23issuecomment-\& class=\& wrap external\& target=\&_blank\& rel=\&nofollow noreferrer\&\u003EImportError: cannot import name pywrap_tensorflow · Issue #3217 · tensorflow\u002Ftensorflow · GitHub\u003Ci class=\&icon-external\&\u003E\u003C\u002Fi\u003E\u003C\u002Fa\u003E）\u003C\u002Fp\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cp\u003E一路坑趟的我这个玻璃心真是心累。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E楼主是菜鸟，水平有限，不足的地方还请多指教多包涵。\u003C\u002Fp\u003E&,&state&:&published&,&sourceUrl&:&&,&pageCommentsCount&:0,&canComment&:false,&snapshotUrl&:&&,&slug&:,&publishedTime&:&T06:21:41+08:00&,&url&:&\u002Fp\u002F&,&title&:&Ubuntu下CUDA+cuDNN+源代码方式编译安装TensorFlow GPU版本过程中的一些坑&,&summary&:&安装能用CUDA加速的TensorFlow真是心累。。\u003Ca href=\&http:\u002F\\u002F%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%BB%E6%9C%BA%E7%8E%AF%E5%A2%83%E9%85%8D%E7%BD%AE-ubuntu-16-04-nvidia-gtx-1080-cuda-8\& data-editable=\&true\& data-title=\&深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04+Nvidia GTX 1080+CUDA8.0\&\u003E深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04+Nvidia GTX 1080+CUDA8.0\u003C\u002Fa\u003E \u003Ca href=\&http:\u002F\\u002F%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%BB%E6%9C%BA%E7%8E%AF%E5%A2%83%E9%85%8D%E7%BD%AE-ubuntu16-04-geforce-gtx1080-tensorflow\& data-editable=\&true\& 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