Linux下CUDA9.0+CUDNN7.0+Tensorflow1.8.0安装详解
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Linux下CUDA9.0+CUDNN7.0+Tensorflow1.8.0安装详解
NVIDIA驱动安装
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
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)
查看显卡信息
nvidia-smi
执行结果如下:
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
安装
NVIDIA-Linux-x86_64-384.145.run,一路ok即可。
CUDA9.0安装
下载
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。
配置环境变量
在/etc/profile中添加如下:
export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH
在/etc/ld.so.conf中添加如下:
/usr/local/cuda-9.0/lib64
环境变量生效
source /etc/profile
ldconfig -v
cudnn7.0安装
下载
解压
cp cudnn-9.0-linux-x64-v7.solitairetheme8 cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz
tar -xvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz
安装
cp include/* /usr/local/cuda-9.0/include
cp lib64/* /usr/local/cuda-9.0/lib64
添加环境变量(上一步已经添加则不需要在添加)
在/etc/profile中添加如下路径:
export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH
在/etc/ld.so.conf中添加如下路径:
/usr/local/cuda-9.0/lib64
环境变量生效
source /etc/profile
ldconfig -v
安装tensorflow-gpu 1.8.0
更新pip
pip install upgrade
利用pip安装tensorflow-gpu
pip install tensorflow-gpu==1.8.0
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’]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
以上是关于Linux下CUDA9.0+CUDNN7.0+Tensorflow1.8.0安装详解的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
安装cuda9.0 + cudnn7.0 与 cuda8.0共存
Ubuntu18.04 + cuda9.0+cudnn7.0
win10+tensorflow+cuda9.0+cudnn7.0+vc2017+anaconda3.6
tf1.7+cuda9.0+cudnn7.0.3+tensorRT3.0.4编译