标签:pack 登陆 art smi 系统 nvidia mil simple int
那些坑,那些说不出的痛!
--------回首安装的过程,真的是填了一个坑又出现了一坑的感觉。记录下了算是自己的笔记也能给需要的人提供一点帮助。
其实在装GPU版本的tensorflow最难的地方就是装CUDA的驱动。踩过一些坑之后,终于明白为什么Linus Torvald 对英伟达有那么多的吐槽了。我的安装环境是ubuntu16.04,安装的是CUDA-8.0。其他驱动安装一般不会遇到很大的问题,都是一些小问题,一般不会卡很久。可以参考官网的安装过程。
网上有很多不同版本的CUDA 安装过程,先说下我的安装过程吧,先按照一个完整的帖子(因为安装失败了就不发帖子的链接了)走了一遍,输入nvidia - smi 指令 , 没有显示那期待已久的画面啊。这是什么情况,帖子明明写的是最后安装成功的。。。。。。。。。然后就开始了一个坑一个坑的跳入。装了好几天,有一天突然突然查到了一个帖子,看了一遍写的很详细,心想就试一试吧。竟然就这样成功了。难道这就是好事多磨!!帖子链接http://www.jianshu.com/p/35c7fde85968 按照帖子走一遍,最后完美的装好了驱动,其他的环境也配置好了。保证不出现什么循环登陆,什么桌面不存在,哎, 装过的人都懂我说的是什么。
如果你用pip 安装可以用下面的指令换源加速
换python install packet的源
sudo pip intsall tensorflow -i ttps://pypi.douban.com/simple
这个是装双系统的链接;
https://jingyan.baidu.com/article/60ccbceb18624464cab197ea.html
安装GPU版本的tensorflow填过的那些坑!---CUDA说再见!
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原文地址:http://www.cnblogs.com/chenyuanpeng/p/7135918.html