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张世龙2021年12月20日 23:50天道酬勤330

由于运行

第一步:安装显卡驱动

深度学习需要很多并行运算,因此需要准备显卡。 目前,NVIDIA占全球显卡市场的70%,目前大部分使用NVIDIA显卡,小编使用磐镭1080显卡。

安装显卡驱动程序之前,可以使用以下命令名称检查系统状态:

1,cat /etc/issue可以看到你的linux版本。 我使用的版本是Ubuntu 16.04.2 LTS

2,lspci显示系统设备信息。 -d参数可用于列出所有nvidia设备,如lspci -d 10de:

进入安装过程吧。

首先,

我们必须禁止Ubuntu附带的默认驱动nouveau。 使用cd /etc/modprobe.d访问该目录,然后创建并编辑blacklist-nouveau.conf文件vi blacklist-nouveau.conf:

在vi界面下输入以下两行。

黑名单诺贝尔奖

选项诺华模型集=0

输入wq保存文件,然后重新启动系统。 系统的时候,你可以观察到画面质量下降了。 成功启动后,可以使用以下命令检查是否禁用了nouveau。 灌篮高手。 如果禁用成功,则命令的执行没有输入。

步骤2 :

成功禁用默认驱动程序后,在非显卡模式下安装显卡驱动程序。 使用service lightdm stop关闭图形显示。

步骤3 :

如果系统前面有安装驱动程序,请在运行./NVIDIA-Linux-x86_64-等下载的驱动程序之前,使用命令apt-get auto remove-purge NVIDIA-* ? run中? 版本号。 安装驱动程序时,可以添加以下参数:

--no-x -检查-无-无检查-无开口文件

步骤4

使用service lightdm start重新启动图形界面

如果驱动程序安装成功,nvidia-smi可以显示显卡的具体信息。 在图形界面的搜索窗口中输入nvidia-settings后,将显示图形设置控制面板。

第二步:安装CUDA库

深度学习中,CUDA是可以在GPU上运行的代码库。 成功安装显卡驱动程序后,可以安装CUDA库。 CUDA的安装比较简单,只需要执行命令。 cuda_8.0.**_***.**_linux.run

安装过程中,除了是否安装驱动程序以外,全部选择yes .按照说明完成安装。

安装完成后,首先使用以下命令设置路径:

出口路径=/usr/local/cuda-8.0 /霸气的甜瓜,数据线: $路径

导出LD _库路径=/用户/本地/cuda-8.0/lib 643360 $ LD _库路径

然后,可以在nvccversion中显示版本号。 NVC即NVIDIA Cuda编码器驱动程序

其次,是确认CUDA是否正常动作的时候了。

步骤1 :转到目录/根目录/NVIDIA _ cuda-8.0 _样本/1_实用程序/设备查询

编译步骤make

步骤3 :运行编译的程序. /设备查询

如果程序编译成功,表示CUDA已经可以正常使用。

第三步:安装Tensorflow

首先,下载并解压缩用于深度学习的CUDA库cudnn。 tar xvzf cudnn-8.0-linux-x64-v是什么意思? tgz,获取头文件和对应的库文件。

然后,将文件复制到CUDA的安装目录中。

CP cuda /包括/*/usr /本地/cuda-8.0 /包括

CP CUDA/LIB 64/*/USR /本地/CUDA-8.0/LIB 64

然后,将环境变量添加到profile。

打开配置文件vi /etc/profile,在文件的末尾添加两行

出口路径=/usr/local/cuda-8.0 /霸气的甜瓜,数据线: $路径

导出LD _库路径=/用户/本地/cuda-8.0/lib 643360 $ LD _库路径

运行export时,可以检查是否成功添加了环境变量。

如果有上述准备,就可以开始正式安装Tensorflow了。

因为我们要用pip安装Tensorflow,所以我们要先安装python-pip和python-dev:

入门级配电板-入门级配电板-入门级配电板

然后,使用pip安装张力流- GPU开始下载和安装张力流。

导出TF _二进制=https://存储. Googleapis.com/Tensor flow/Linux/GPU/Tensor flow _ GPU-0.12.1-CP27

pip安装升级$ TF _二进制_ URL

安装完成后,接下来开始测试tensorflow是否正常运行。

首先,让我们看看python的版本,pythonversion。 这里用的是2.7.12

然后,在命令行中启动python编程。

导入张力流as TF

hello=TF.constant (‘hello’() ) () ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) )。

sess=tf.Session (

print(sess.run ) Hello ) )

运行时,屏幕上将显示以下信息,最终显示hello。

successfullyopenedcudalibrarylibcublas.so本地…

found设备0 with properties 3360 name : gtx…

creatingtensorflowdevice (/GPU :0 ) )设备:名称:… .

哈罗

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