centos下安装Gcc-5.4 Python3.5 cuda8.0 cudnn 以及tensorflow 1.4

------前期安排好gcc的编译器,不然下面手动安装python会报错:另外本人在自己环境中使用下载源码编译安装GCC,直接可以看方法三:(下面安装一定一步完成,不要在安装的时候再做其他事情,因为gcc编译很占用资源)

方法一:
该方法超简单:
sudo apt-get  build-depgcc
就上面这条命令就可以搞定
方法二:
sudo apt-get  install  build-essential
还是简单,一句命令也可以搞定
安装完了可以执行
gcc--version
的命令来查看版本,输出如下:
gcc(GCC)4.2.3(Ubuntu4.2.3-2ubuntu7)
Copyright(C)2007FreeSoftwareFoundation,Inc.

方法三:

1.下载GCC源码

  wget ftp://mirrors.kernel.org/gnu/gcc/gcc-4.9.0/gcc-4.9.0.tar.gz

或者直接到如下官网下载对应版本,去下载对应的gcc对应版本,我下载的是gcc-5.4.0

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2.解压:(如果不是root权限,命令前添加sudo获取管理员权限)

  tar -zxvf gcc-4.9.0.tar.gz

下载解压后,别开始编译安装,不然它会失败,并提示你如下错误:,因为安装gcc之前需要其他的一个模块依赖

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接下来还要下载gcc编译所依赖的其他资源:GMP 4.2+、MPFR 2.4.0+ 、MPC 0.8.0+三个依赖项:

3.:下载编译所需依赖项:

3.1:下载gmp-6.1.2

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3.2:下载mpfr-3.1.5:

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3.3:下载mpc-1.0.2

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4.将依赖项安装:(最好是root权限)

    4.1、gmp安装:(最好是root权限)
    解压:tar jxf gmp-6.1.2.tar.bz2
    cd gmp-6.1.2
    ./configure --prefix=/usr/local/gmp-6.1.2 && make
    make install
    4.2、mpfr安装:(千万别选最新的,不然会后面安装mpc时函数定义冲突)
  下载:mpfr-3.1.5.tar.gz
  解压:tar zxvfv mpfr-3.1.5.tar.gz
        cd mpfr-3.1.5
        ./configure --prefix=/usr/local/mpfr-3.1.5 --with-gmp=/
usr/local
/gmp-6.1.2 && make
        make install
    4.3、mpc安装:
    下载:mpc-1.0.2.tar.gz
    解压:tar zxvfv mpc-1.0.2.tar.gz
          cd mpc-1.0.2
        ./configure --prefix=/usr/local/mpc-1.0.2 --with-gmp=/usr/local/gmp-6.1.2 --with-mpfr=/usr/local/mpfr-3.1.5 && make
        make install

5.添加上面路径到环境变量:

注意上面安装的路径:
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/mpc-1.0.2/lib:/usr/local/gmp-6.1.2/lib:/usr/local/mpfr-3.1.5/lib
添加配置:
vi /etc/ld.so.conf
/usr/local/gmp-6.1.2/lib
/usr/local/mpfr-3.1.5/lib
/usr/local/mpc-1.0.2/lib
执行:ldconfig

6.安装GCC:

 
下载:gcc-5.4.0.tar.gz
解压:tar -zxvf gcc-5.4.0.tar.gz
cd gcc-5.4.0/./configure --prefix=/usr/local/gcc-5.4.0 --enable-threads=posix --disable-checking --disable-multilib --enable-languages=c,c++,java --with-gmp=/usr/local/gmp-6.1.2 --with-mpfr=/usr/local/mpfr-3.1.5 --with-mpc=/usr/local/mpc-1.0.2
make #经过漫长的等待...
make install
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7.创建连接,设置环境:(因为此时环境使用的还是老的环境)很重要,不然你默认的还是你之前老的系统环境

 创建原始环境的备份工作:mkdir /usr/gcc4.8.5backup/

将原始环境链接备份:mv /usr/bin/{gcc,g++} /usr/gcc4.8.5backup

创建新的连接:ln -s /usr/local/gcc-5.4.0/bin/gcc /usr/bin/gcc

                        ln -s /usr/local/gcc-5.4.0/bin/g++ /usr/bin/g++

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8.检查版本:

  gcc --version
  或gcc -v

1------使用手动安装python3.5

方法:
    一、在python官网找到下载地址,获取Python-3.5.1.tgz的地址

    二、wget https://www.python.org/ftp/python/3.5.1/Python-3.5.1.tgz 下载安装包

    三、tar -zxvf Python-3.5.1.tgz   解压安装包
    四、cd Python-3.5.1
    五、./configure   (如果报错:configure: error: no acceptable C compiler found in $PATH,说明没有安装gcc,需要安装sudo apt-get install gcc)
    六、make    (如果没安装make命令需要安装一下sudo apt-get install make)
    七、make test
    八、sudo make install

安装成功,可以测试看看,直接输入python3

   十、安装pip:

sudo apt-get install python3-pip

  十一、解决python无法使用退格、dele问题:(后来发现是我使用的远程连接工具SecureCRT有问题,还有python问题)

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直接敲入python,命令交互式,无法使用退格键、方向键 
解决办法一: 
手动安装: 
sudo apt-get install libncurses5-dev 
下载: 
https://pypi.python.org/packages/source/r/readline/readline-6.2.4.1.tar.gz#md5=578237939c81fdbc2c8334d168b17907 
pypi地址:https://pypi.python.org/pypi/readline 
tar -xvf readline-6.2.4.1.tar.gz 
cd readline-6.2.4.1 
python setup.py install

解决办法二: 
最快捷的方式: 
pip install readline 
其他注意事项: 
还有其他说法,可能需要安装

sudo apt-get install libreadline6 libreadline6-dev

最终:
在安装完readline-devel之后,在pthon3.5的安装目录
使用make && make install         //重新编译&&安装python
再次运行python3.5的时候,上下左右键就可以正常进行左右移动了

另外推荐一个命令行python编辑神器: 

pip install ipython

如果尝试不行,请更换root用户后再进行安装。

2. 安装NVIDIA驱动

打开terminal输入以下指令:

sudo apt-get update
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然后在系统设置->软件更新->附加驱动->选择nvidia最新驱动(361)->应用更改


3-------下载cuda8.0(我下载的是gpu的版本),具体的安装步骤已经在下图中圈出,我们只要按照步骤安装就行了。


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安装完毕后,再声明一下环境变量,并将其写入到 ~/.bashrc 的尾部:

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/bin
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

检查 CUDA Toolkit是否安装成功 
终端输入 :(如果结果如下,说明cuda安装成功)

nvcc -Vnvidia-smi

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gcc降版本

ubuntu的gcc编译器是5.4.0,然而cuda8.0不支持5.0以上的编译器,因此需要降级,把编译器版本降到4.9: 
在terminal中执行:

sudo apt-get install g++-4.9
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-4.9 20
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-5 10
sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-4.9 20
sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-5 10
sudo update-alternatives --install /usr/bin/cc cc /usr/bin/gcc 30
sudo update-alternatives --set cc /usr/bin/gcc
sudo update-alternatives --install /usr/bin/c++ c++ /usr/bin/g++ 30
sudo update-alternatives --set c++ /usr/bin/g++

4---------下载cudnn--需要注册下信息,然后才选择下载。注意:要对应cuda的版本下载。

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如果要使用gpu来对tensorflow进行加速,除了安装CUDA以外,cuDNN也是必须要安装的。跟cuda一样,去nvidia的官网下载cuDNN的安装包。不过这次没法直接下载,需要先注册,然后还要做个调查问卷什么的,稍微有点麻烦。我下的是cuDNN v5.1 Library for Linux这个版本。不要下cuDNN v5.1 Developer Library for Ubuntu16.04 Power8 (Deb)这个版本,因为是给powe8处理器用的,不是amd64.

下载下来以后,发现是一个tgz的压缩包,使用tar进行解压

tar -xvf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz
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安装cuDNN比较简单,解压后把相应的文件拷贝到对应的CUDA目录下即可

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

4--------下载tensorflow ,我下载gpu版本https://pypi.python.org/pypi/tensorflow-gpu/1.4.0

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   下载下来后,安装命令如下:

   sudo -H pip3 install --upgrade tensorflow_gpu-1.4.0-cp35-cp35m-manylinux1_x86_64.whl

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  • 安装成功后,每次使用 TensorFlow 的时候需要激活 conda 环境,可以看到,在正常情况下,是anaconda的bin路径在环境变量中,但激活conda-tensorflow环境后,环境变量中存储的是tensorflow下的bin路径 
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  • 测试tensorflow是否安装成功 
    (1) 激活conda环境 
    (2)进入python 
    (3)import tensorflow 
    整个过程比较顺利,tensorflow被成功import了 
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