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Ubuntu 16 server 安装 tensorflow-GPU

时间:2018-08-09 13:59:27      阅读:370      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:blank   tensor   log   pkg   pass   strong   graph   img   配置   

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本次使用主机配置:

cpui7-8700K     显卡GTX-1080Ti

一、安装显卡驱动

打开命令窗口(ctrl+Alt+T)

sudo apt-get purge nvidia*

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa

sudo apt-get update 

sudo apt-get install nvidia-384 nvidia-settings

如果报错add-apt-repository不存在,运行以下代码解决:

 

sudo apt-get install software-properties-common python-software-properties

 

检验是否安装成功

nvidia-smi

显示以下结果表明安装成功

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二、安装CUDA

由于目前NVIDIA官网上的CUDA9.0+版本 存在缺陷,本次安装选择CUDA8.0

下载安装包:

地址:https://developer.nvidia.com/cuda-80-ga2-download-archive

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进入下载页面后,下载CUDA8.0(cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb)安装包和

一个升级包(cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-cublas-performance-update_8.0.61-1_amd64.deb)

安装步骤

1、安装基础包

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda

 

2、安装升级包

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-cublas-performance-update_8.0.61-1_amd64.deb
sudo apt-get update  
sudo apt-get upgrade cuda

设置环境变量:

在.bashrc中添加

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

查看安装版本

cat /usr/local/cuda/version.txt

输出

CUDA Version 8.0.61

三、安装cuDNN

cuDNN6.0和CUDA8.0最佳拍档,所以本次选择cuDNN6.0

下载安装包

地址:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

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安装:

1、将下载的压缩包复制到CUDA目录

sudo cp cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgz /usr/local/cuda

 

2、进入/usr/local/cuda解压文件,然后建立连接

tar -zxvf cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgz 
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/ -d

查看cuDNN版本信息:

cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

输出

#define CUDNN_MAJOR      6
#define CUDNN_MINOR      0
#define CUDNN_PATCHLEVEL 21
--
#define CUDNN_VERSION    (CUDNN_MAJOR * 1000 + CUDNN_MINOR * 100 + CUDNN_PATCHLEVEL)

#include "driver_types.h"

检测CUDA和cuDNN是否安装成功:

进入测试目录

//进入测试目录:
cd /usr/local/cuda-8.0/samples/1_Utilities/deviceQuery

//编译环境
make -j4

//运行:
./deviceQuery

结果中有Result = PASS 表示安装成功

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四、安装tensorflow-gpu

//安装命令,要安装哪个版本的tensorflow-gpu,使用 ‘tensorflow-gpu==xx’就行了
pip install tensorflow-gpu==1.4

//卸载命令
pip uninstall tensorflow-gpu

测试gpu是否安装成功

import tensorflow as tf
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))

输出里有 GPU的名称,显存等信息,表示tensorflow可以使用GPU了

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原文地址:https://www.cnblogs.com/minglex/p/9445110.html

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