1.安装驱动
参考:
史上最全的ubuntu16.04安装nvidia驱动+cuda9.0+cuDnn7.0
https://blog.csdn.net/qq_31215157/article/details/75137924
检查自己的GPU是否是CUDA-capable
[email protected]7910:~$ lspci | grep -i nvidia 03:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation Device 1b00 (rev a1) 03:00.1 Audio device: NVIDIA Corporation Device 10ef (rev a1)
首先确保你有一个nvidia显卡,我的是1060,去官网查找适配自己电脑GPU的驱动,
执行如下语句安装NVIDIA驱动
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt-get update sudo apt-get install nvidia-390 //驱动版本不同,对应不同的数字 sudo apt-get install mesa-commoon-dev //本句及下一句命令有的电脑需要,有的电脑不需要,根据实际情况输入命令 sudo pat-get install freeglut3-dev
执行完上述命令后若无问题,重启,若有问题,单独查资料解决
sudo reboot
重启后输入:
sudo nvidia-smi
如果显示GPU列表,则证明驱动安装成功了,另外也可以通过如下命令:
sudo nvidia-settings
查看GPU信息
2.安装CUDA9.0
首先去官网下载CUDA 9.0,这里因为写该博客时NVIDIA网站进不去了,就截了一个图,下载的是.run文件
sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run
单击回车,一路往下运行,直到提示“是否为NVIDIA安装驱动nvidia-384?”,选择否,因为已经安装好驱动程序了,其他的全都是默认,不过要记住安装位置,默认是安装在/usr/local/cuda文件夹下。
配置环境变量,运行如下命令打开profile文件
sudo gedit /etc/profile
export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64$LD_LIBRARY_PATH
保存,然后重启电脑
sudo reboot
3.测试CUDA的Samples例子
cd /usr/local/cuda-9.0/samples/1_Utilities/deviceQuery sudo make ./deviceQuery
如果显示的是关于GPU的信息,则说明安装成功了。
输出result = PASS则安装成功
4.安装CuDNN
如果要使用gpu来对tensorflow进行加速,除了安装CUDA以外,cuDNN也是必须要安装的。跟cuda一样,去nvidia的官网下载cuDNN的安装包。不过这次没法直接下载,需要先注册,然后还要做个调查问卷什么的,稍微有点麻烦。
下载地址:https://developer.nvidia.com/cudnn(需要登录)
下载:https://developer.nvidia.com/compute/machine-learning/cudnn/secure/v7.0.5/prod/9.0_20171129/cudnn-9.0-linux-x64-v7
1) 继续Ctrl+alt+F1进入的字符界面
2) 进入解压后的cudnn-9.0-linux-x64-v7.0.tgz文件cuda,在终端执行下面的指令安装:
tar -zxvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.0.tgz cd cuda sudo cp lib64/lib* /usr/local/cuda/lib64/ sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
然后更新网络连接:
cd /usr/local/cuda/lib64/ sudo chmod +r libcudnn.so.7.0.3 # 自己查看.so的版本 sudo ln -sf libcudnn.so.7.0.3. libcudnn.so.7 sudo ln -sf libcudnn.so.7 libcudnn.so sudo ldconfig
重新启动图形化界面
sudo service lightdm start
再
Ctrl+alt+F7
退出
Text Mode。
5.pip3安装tensorflow
pip3 install tensorflow-gpu
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