Linux下CUDA9.0+CUDNN7.0+Tensorflow1.8.0安装详解

喜夏-厌秋 提交于 2019-12-03 08:32:04

Linux下CUDA9.0+CUDNN7.0+Tensorflow1.8.0安装详解

NVIDIA驱动安装

  1. nouveau驱动去除

    vim /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf在其中添加如下信息:

    blacklist nouveau
    options nouveau modeset=0
    

    执行如下命令使其生效

    sudo update-initramfs -u

    查看是否成功去除nouveau驱动

    lsmod | grep nouveau

    执行上述命令,什么都不显示说明已经成功去除了nouveau驱动

  2. 检查GPU是否识别

    lspci | grep NV

    显示结果:84:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation Device 1bb3 (rev a1)

  3. 查看显卡信息

    nvidia-smi

    执行结果如下:

  1. 下载对应驱动

    对应网址:https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn

    下载对应类型:

下载后文件为:NVIDIA-Linux-x86_64-384.145.run
  1. 安装

    NVIDIA-Linux-x86_64-384.145.run,一路ok即可。

CUDA9.0安装

  1. 下载

    对应网址:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

  2. 安装

    sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run

    安装过程中:
    Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 384.81? (y)es/(n)o/(q)uit:n

    注意:此步选择n,其余选y或者default即可。

  3. 配置环境变量

    在/etc/profile中添加如下:

    export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH

    在/etc/ld.so.conf中添加如下:

    /usr/local/cuda-9.0/lib64

  4. 环境变量生效

    source /etc/profile

    ldconfig -v

cudnn7.0安装

  1. 下载

    对应网址:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

  2. 解压

    cp cudnn-9.0-linux-x64-v7.solitairetheme8 cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz

    tar -xvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz

  3. 安装

    cp include/* /usr/local/cuda-9.0/include

    cp lib64/* /usr/local/cuda-9.0/lib64

  4. 添加环境变量(上一步已经添加则不需要在添加)

    在/etc/profile中添加如下路径:

    export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH

    在/etc/ld.so.conf中添加如下路径:

    /usr/local/cuda-9.0/lib64

  5. 环境变量生效

    source /etc/profile

    ldconfig -v

安装tensorflow-gpu 1.8.0

  1. 更新pip

    pip install upgrade

  2. 利用pip安装tensorflow-gpu

    pip install tensorflow-gpu==1.8.0

  3. 测试安装是否成功

    查看tensorflow版本

    import tensorflow as tf
    tf.version
    ‘1.8.0’
    tf.path
    [‘/usr/lib/python2.7/site-packages/tensorflow’]

  4. 至此Linux下CUDA9.0+CUDNN7.0+Tensorflow1.8.0安装完成

注意事项

中间安装过程遇到一些问题,如导入tensorflow后就coredump,或者缺少libcudnn.so.7等,后来分析发现是驱动安装错误,又重新进行安装。

缺失cv2库,则执行pip install opencv-python安装。

ImportError: No module named skimage,需要pip install scikit-image进行安装

参考网址:

https://blog.csdn.net/qq_29592167/article/details/79257224

https://blog.csdn.net/weixin_40298200/article/details/79420758

https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/77340765

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