Ubuntu 安装 tensorflow-gpu 1.4 包含 CUDA 8.0 和cuDNN
硬件环境:NVIDIA GTX 980 Ti
系统环境:Ubuntu 16.04 64位
一.安装 NVIDIA驱动
- 关闭 Secure Boot
具体如何禁用 BIOS 中的 Secure Boot 要根据主板的情况。
以华硕主板的禁用方法为例:
首先进入 BIOS,然后选择 Boot ,进入 Secure Boot 界面:
确定 “OS Type” 是 “Windows UEFI”
进入 “Key Management”
选择 “Clear Secure Boot keys”
在你清除 ” Secure Boot keys” 之后,你将会有 “Install default Secure Boot keys” 选项来恢复默认的 keys 。
在你清除 ” Secure Boot keys” 之后, Secure Boot 会被自动关闭,你现在可以设置 “OS Type” 为 “Other OS”。
设置完成之后的效果:
2.禁用 nouveau driver
控制台输入命令,创建一个文件通过命令
sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
并添加如下内容:
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
再更新一下
sudo update-initramfs -u
修改之后需要重启系统。确认下nouveau是已经禁用,可以使用命令:
lsmod | grep nouveau
3.在字符界面下安装驱动
首先添加ppa库,然后通过ppa安装显卡驱动,使用以下命令添加:
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
关闭图形化环境
首先进入 Ubuntu 系统字符界面,使用组合键 ALT+CTRL+F1 进入字符界面。
为了确保驱动能够正常安装,我们需要暂时关闭x-window服务(图形环境),在文本模式下输入命令进行关闭:
sudo service lightdm stop
安装驱动
首先通过以下命令来查看 NVIDIA VGA card model
sudo lshw -numeric -C display
可以使用命令:
ubuntu-drivers devices
来查看可以使用的驱动,如图:
输入以下命令,直接安装驱动:
sudo apt-get update && sudo apt-get install nvidia-384
进入系统,我们要看刚刚的显卡驱动是否已经正确安装成功,通过下面命令查看:
nvidia-smi
如图所示显卡驱动已经正确安装,显卡的型号是 GTX 980 Ti。
二.安装 CUDA
1.确定和 TensorFlow 对应的 CUDA 版本
TensorFlow GitHub 页面查看依赖的版本:
https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases
2.下载和安装
因为 CUDA 8 兼容的gcc 版本是 4.9 ,但是ubuntu 16.04 默认的是 gcc 5,所以需要gcc降版本。
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++
下载地址:
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
因为上一步已经安装了显卡驱动,所以这里要选 no 。
Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 367.48?
(y)es/(n)o/(q)uit: n
3.设置环境变量
配置CUDA环境变量
export PATH=”$PATH:/usr/local/cuda-8.0/bin”
export LD_LIBRARY_PATH=”/usr/local/cuda-8.0/lib64”
三.安装cuDNN
1.确定版本
TensorFlow GitHub 页面查看依赖的版本:
https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases
2.下载
下载地址:
https://developer.nvidia.com/cudnn
3.安装
tar xvzf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1-ga.tgz
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 /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
四.安装 tensorflow-gpu
直接安装
pip install tensorflow-gpu
指定版本安装:
例如,要安装 tensorflow-gpu 1.4
pip install tensorflow-gpu==1.4
安装完成
参考教程:
https://blog.csdn.net/roach_zfq/article/details/53883976
https://www.cnblogs.com/xuliangxing/p/7569946.html
Ubuntu 安装 tensorflow-gpu 1.4 包含 CUDA 8.0 和cuDNN相关推荐
- linux安装tensorflow教程,Ubuntu 16.04 安装 TensorFlow(GPU支持)
本文记录Ubuntu 16.04安装Tensorflow步骤,也包括怎么从源码编译安装Tensorflow. 要想安装Tensorflow GPU版本,你需要有一个新一点的Nvidia显卡. Tens ...
- Ubuntu 20.04 安装Tensorflow GPU版本 (GTX-1060显卡)
Ubuntu 20.04 安装Tensorflow GPU版本 (GTX-1060显卡) 参考: https://cyfeng.science/2020/05/02/ubuntu-install-nv ...
- TensorFlow GPU 版本安装个人总结:Win10 + Python3.5 + CUDA 9.0.176 + cudnn v7.5.0.56 + TensorFlow 1.12.0
TensorFlow GPU 版本安装个人总结:Win10 + Python3.5 + CUDA 9.0.176 + cudnn v7.5.0.56 + TensorFlow 1.12.0 接触机器学 ...
- 通过Anaconda在Ubuntu16.04上安装 TensorFlow(GPU版本)
一. 安装环境 Ubuntu16.04.3 LST GPU: GeForce GTX1070 Python: 3.5 CUDA Toolkit 8.0 GA1 (Sept 2016) cuDNN v6 ...
- windows安装tensorflow GPU
一.安装Anaconda Anaconda是Python发行包,包含了很多Python科学计算库.它是比直接安装Python更好的选择. 二.安装Tensorflow 如果安装了tensorflow, ...
- Deepin 安装tensorflow gpu亲测教程(适用于双显卡)
目录 前言 Let's GO Step 1: 安装Python Step 2: 切换到大黄蜂显卡驱动解决方案 Step 3: 安装源内版本的CUDA Step 4: 安装cuDNN和NCCL Step ...
- GTX860M安装Tensorflow gpu踩坑
GTX860M安装Tensorflow gpu踩坑 前几天给台式成功配置了lightgbm的gpu版本和tensorflow的gpu版本,但是在单位还是要用LSTM,写一篇对应版本的踩坑文章日后查阅. ...
- windows10下安装tensorflow(gpu版本)
windows10安装tensorflow的gpu版本(pip3安装方式) 前言: TensorFlow 有cpu和 gpu两个版本:gpu版本需要英伟达CUDA 和 cuDNN 的支持,cpu版本不 ...
- ubuntu安装nvidia显卡的驱动和cuda
ubuntu安装nvidia显卡的驱动和cuda 以前源码安装驱动和cuda的过程是比较繁琐的,现在可以直接使用apt去安装驱动已经cuda,具体的命令如下. 1. 安装英伟达显卡驱动 搜索显卡驱动 ...
- Ubuntu安装tensorflow报错:tensorflow-xx.whl not a supported wheel on this platform
解决Ubuntu安装tensorflow报错:tensorflow-0.5.0-cp27-none-linux_x86_64.whl is not a supported wheel on this ...
最新文章
- swift_010(Swift 的可选类型)
- 第01章 初识Mysql
- stackoverflow上Java相关回答整理翻译
- Python八种数据导入方法,你掌握了吗?
- quicktype游戏java程序_使用QuickType工具从json自动生成类型声明代码
- 监控oracle数据io,Prometheus监控Oracle数据库
- 阿里云ESC服务器数据快速转移至轻量应用服务器
- python地理_【Python教程】地理可视化
- PCS7符号计算机名称,pcs7中的符号表
- jeecms9自定义标签以及使用新创建的数据库表
- 解析阿里“聚石塔”产品
- LeetCode,无它,唯手熟尔(一)
- QT笔记- 如何判断窗口小部件是否自动出现(或隐藏)了滑条?
- java项目编码问题解决
- SQL面试题练习记录
- GNSS入门1-误差
- 微信小程序编写一个试卷demo
- 每个工程师都应该知道的 5 个射频发射器测量指标(自NI官网翻译)
- php版本kms,使用 AWS KMS 加密和解密 AWS SDK for PHP 数据密钥 - 适用于 PHP 的 AWS 开发工具包...
- node.js请求接口
热门文章
- Google API 设计指南-兼容性
- 博为峰JavaEE技术文章 ——MyBatis RowBounds分页
- PowerDesigner(八)-面向对象模型(用例图,序列图,类图,生成Java源代码及Java源代码生成类图)(转)...
- Android源代码编译——编译
- VRRP路由协议详解
- Linux 内存管理之 SLUB分配器(3):Object分配逻辑
- Linux 火焰图(on-cpu , off-cpu , memory)
- Makefile中创建一个以当前时间为文件夹名的文件
- JWT的Java使用 (JJWT)
- 史上最全macos安装xgboost教程