时间:2021-05-19
CentOS 7搭建Linux GPU服务器的步骤,供大家参考,具体内容如下
1. CUDA Toolkit的安装
到https://developer.nvidia.com/cuda-gpus查询GPU支持的CUDA版本:
到https://developer.nvidia.com/cuda-downloads,根据操作系统选择下载相应的CUDA Toolkit版本,下载的是一个.run文件,下载完成后以root用户直接运行该文件安装。
安装结束以后。运行:
复制代码 代码如下:nvidia-smi
如果列出了GPU状态信息,表明安装成功:
2. cuDNN的安装
TensorFlow对神经网络的加速通过cuDNN库实现,所以首先去https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive,根据CUDA的版本下载相应版本的cuDNN,也是一个.run文件,下载完成后直接运行。
3. TensorFlow的安装
为了在安装过程中不出现版本冲突等问题,建议先安装Anoconda。到https:///download/#linux下载后,运行.sh文件安装。
然后使用下面的命令安装TensorFlow:
conda create -n tensorflow python=2.7source activate tensorflowexport TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.11.0rc1-cp27-none-linux_x86_64.whlpip install --ignore-installed --upgrade $TF_BINARY_URL依次输入:
source activate tensorflowpythonimport tensorflow as tfimport pandas as pdtf.__version__如果没有报错,则表明安装成功:
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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