ubuntu安装显卡和TensorFlow和PyTorch

文章目录

ubuntu安装CPU版的TensorFlow
ubuntu安装pip和pip3
如果是ubuntu20则需要把gcc版本9降为7
ubuntu安装英伟达显卡
接下来可以安装Anaconda
ubuntu安装cuda10
ubuntu安装cudnn
ubuntu安装GPU版的TensorFlow
ubuntu安装gpu版的PyTorch

ubuntu安装CPU版的TensorFlow

可以手动下载whl文件的地址：
GPU: http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/tensorflow-gpu/
CPU：http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/tensorflow/

pip3 install tensorflow

安装CPU版本的不需要下面的步骤，很简单

ubuntu安装pip和pip3

新安装的系统不能使用pip3命令，所以

sudo apt-get install python-pip
pip -Vsudo apt-get install python3-pip
pip3 -V

如果出现依赖问题见：https://blog.csdn.net/wang342626/article/details/98621845

如果是ubuntu20则需要把gcc版本9降为7

https://blog.csdn.net/ashome123/article/details/105822040
一定要先降级gcc版本再安装显卡驱动

ubuntu安装英伟达显卡

方法一：直接使用ubuntu设置里面的图形化安装好像也可以，但是我没有试过。

方法二：
英伟达官网下载地址：
https://www.nvidia.com/Download/Find.aspx?lang=en-us

安装教程：（其中第3步不用执行）
https://blog.csdn.net/xunan003/article/details/81665835
其中一些重要的命令

查看其他显卡是否禁用了
lsmod | grep nouveau安装显卡驱动
sudo  ./NVIDIA-Linux-x86_64-450.57.run  -no-x-check -no-nouveau-check -no-opengl-files
然后除了32bit点击No,其他都点击Yes

安装错误解决方法：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/115758882

接下来可以安装Anaconda

安装Anaconda就不需要手动安装cuda10和cudnn了，非常方便

conda离线安装：
先下载离线包：
anaconda离线包下载官网
然后conda instal --use-local pytorch-1.6.0-py3.8_cuda10.2.89_cudnn7.6.5_0.tar.bz2
最后安装其余小的安装包conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch

ubuntu安装cuda10

cuda下载地址：（2.5G大小）
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

安装教程：

sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run

然后一直按PageDown健，然后输入accept，下图中的X表示勾选，

终端在用户根目录下：

设置环境变量：
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-10.2/lib64
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-10.2/bin
export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-10.2

source ~/.bashrc
检查一下是否安装成功 nvcc --version

ubuntu安装cudnn

下载地址：
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
需要登陆：
我的账号：1352361628@qq.com
密码：12345qwer@
只要下载这一个文件cuDNN v7.3.1 Library for Linux
在ubuntu下面下载就是tar.gz格式的，windows下载是其他格式的，修改后缀名即可。

安装教程：
https://www.cnblogs.com/pertor/p/8733010.html 里面的第三步

下载了压缩包之后：

tar -zxvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.1.tgz
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/ -d
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

执行完如上命令之后，cuDNN 就安装好了，这时我们可以发现在 /usr/local/cuda/include 目录下就多了 cudnn.h 头文件。

ubuntu安装GPU版的TensorFlow

版本对应关系：
https://blog.csdn.net/qq_27825451/article/details/89082978

安装显卡版本的必须要前面的安装步骤
pip3 install tensorflow-gpu

失败就去官网下载
https://tensorflow.google.cn/install/pip

然后sudo pip3 install tensorflow....whl

测试代码：

import tensorflow as tfwith tf.Session() as sess:with tf.device('/gpu:0'):a = tf.constant([1,2],name='a')b = tf.constant([1,2],name='b')res = a+bprint(res)

ubuntu安装gpu版的PyTorch

安装命令：
https://pytorch.org/get-started/locally/

pip install torch torchvision

测试代码：

import torch
torch.cuda.is_aviliable()