检查Driver
Note:
- 一台机器只能对应一个nvidia driver,而一个nvidia driver可以对应多个cuda。只要在自己的路径下把cuda指定成特定版本就行。
- 尽量不要使用/usr/local/下面的默认cuda/,防止因为ln对象会发生变化而造成影响。
- nvidia driver版本 决定了 可用的cuda范围,进而决定了 可用的tensorflow-gpu版本。所以,每次上一台新机器前,首先确定nvidia driver版本。
查看nvidia driver版本:
cat /proc/driver/nvidia/version
Table 1. CUDA Toolkit and Compatible Driver Versions:
安装Cuda
查看本机操作系统:
cat /etc/issue
前往英伟达官网,下载对应的cuda版本:
Note:
- 以下以cuda9.0为例。
安装cuda:
sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run
Note:
- 勿装driver!否则会安装失败!
写入对应路径:
vim ~/.bashrc
export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
source ~/.bashrc
查看cuda版本,验证是否安装成功:
nvcc -V
安装Cudnn
下载对应的cudnn安装包。
Note:
- 以下以cuda9.0、cudnn7.6.2为例。
解压:
mkdir cudnn
tar -xvzf cudnn-9.0-linux-x64-v7.6.2.24.tgz -C cudnn/
复制文件:
sudo cp cudnn/cuda/lib64/lib* /usr/local/cuda-9.0/lib64/
sudo cp cudnn/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-9.0/include/
设置软链接:
cd /usr/local/cuda-9.0/lib64
sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.7
sudo ln -s libcudnn.so.7.6.2 libcudnn.so.7
sudo ln -s libcudnn.so.7 libcudnn.so
sudo ldconfig
来源:CSDN
作者:JNingWei
链接:https://blog.csdn.net/JNingWei/article/details/104878973