防坑 centos7 安装 CUDA9.0 + cudnn7.1 +TensorFlow GPU版1.6.0/1.8.0

部署运行你感兴趣的模型镜像

为了加快模型的训练和提高效率,于是乎入手TensorFlow的GPU版!

一、安装CUDA

下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive

首先检查自己的电脑有没有NVIDIA的显卡

检测环境:传输门 CUDA官方安装说明https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html

强烈建议大家按照官方的安装说明一步步走,先检测环境,在下载相应的版本,一定可以安装好cuda。

这里有一个坑就是,如果你是双显卡,只是用nvida来跑程序,那么在安装cuda的时候

1、sudo sh xxxxx.run(cuda的安装程序,选择runfile)
2、accpet
3、接下来是一堆无关重要的说明文档,按q直接跳过,如果你要细究估计要花1h以上读这个文档!!!
4、注意了,接下来就选择安装的部分,第一个是nvidia的驱动,如果已经安装就n,如果没有就y。

5、现在坑来了,如果你想回到图形化桌面来,这个openGL就选择n,不要安装!!!!

6、接下就是一些例子,自己选择!然后安装ok

二、下载cudnn

下载地址:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

去官网下载对应版本的cudnn

安装官方的使用说明https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/index.html就可以了!!!!

三、安装TensorFlow

推荐使用pip安装

这里也有一个坑那就是tensorflow的版本一定要与cuda的版本对应,不然白搭!所以在安装cuda前要,选好版本!

简单来说:tf1.6以上用只能是cuda9.0,其他的tf版本就是cuda8.0等,最好自己去查查!可恶的是tf官方和nVidia都没有版本对应的说明!!!

不过,我最后发现cuda的不同版本是可以并存的!只要做好软件链就ok!!!

祝大家好运!!

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PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库,基于 Torch 库,底层由 C++ 实现,应用于人工智能领域,如计算机视觉和自然语言处理

<think>好的,我需要帮用户解决在CentOS7上使用RTX4090离线安装CUDAcuDNN和PyTorch的问题。首先,我得理清步骤,确保每个环节都正确。 用户提到是离线安装,所以需要提前下载所有依赖包。RTX4090属于Ampere架构,需要CUDA 11.8及以上本支持。根据引用[3]和[4],安装CUDA时要选择对应本,比如11.812.x,但要注意PyTorch的兼容性。需要确认用户是否需要特定本的PyTorch,比如是否支持CUDA 12。 然后是驱动安装CentOS7可能需要禁用Nouveau驱动,用户可能需要修改grub配置文件,这一步在引用[1]和[4]中都有提到。安装驱动时使用.run文件,但要注意内核本是否匹配,可能需要安装kernel-devel和kernel-headers。 接下来是CUDA安装,离线情况下需要下载runfile本地文件。安装过程中要确保不重复安装驱动,因为用户可能已经安装了驱动。环境变量配置在.bashrc中,如引用[4]所示,需要设置CUDA_HOME和PATH。 cuDNN安装需要解压文件并复制到CUDA目录,这部分在引用[3]和[4]中有说明,尤其是覆盖文件时的注意事项。离线安装PyTorch比较麻烦,需要下载所有相关的whl文件,包括torch、torchvision、torchaudio以及依赖如ninja、deepspeed等,如引用[2]提到的。用户可能需要从其他机器下载这些包,然后通过pip安装。 最后验证安装,使用nvidia-smi、nvcc --version和PyTorch测试脚本。需要提醒用户注意本兼容性,例如PyTorch 2.x对CUDA 12的支持情况,或者是否需要回退到CUDA 11.8。 可能遇到的问题包括依赖缺失、内核本不兼容、环境变量配置错误等,需要指导用户如何处理这些情况。比如,如果安装驱动时提示内核问题,可能需要升级内核或安装对应的开发包。 总结步骤:准备离线包→安装驱动→安装CUDA→配置环境变量→安装cuDNN→准备PyTorch的离线包→安装PyTorch及其依赖→验证安装。整个过程需要严格按照本兼容性来操作,避免因本不匹配导致的错误。</think>### CentOS7 RTX4090 离线安装 CUDA/cuDNN/PyTorch 指南 #### 一、准备工作 1. **系统兼容性检查** - 确认内核本:`uname -r`,需为`3.10.0-1160`或更高[^4] - 禁用Nouveau驱动: ```bash echo "blacklist nouveau" > /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf reboot ``` 2. **离线包下载** - **NVIDIA驱动**:从[NVIDIA官网](https://www.nvidia.com/Download/index.aspx)下载RTX4090的Linux x86_64驱动(建议本≥525.60) - **CUDA Toolkit**:下载`runfile(local)`格式的CUDA 11.812.x(RTX4090CUDA11.8)[^1][^3] - **cuDNN**:下载与CUDA本匹配的`tar`包(需注册NVIDIA开发者账号) - **PyTorch**:从[PyTorch官网](https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html)下载对应CUDA本的`torch-*.whl`及依赖包(如torchvision、torchaudio) --- #### 二、安装NVIDIA驱动 ```bash chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-*.run ./NVIDIA-Linux-x86_64-*.run --no-opengl-files --disable-nouveau ``` - 若提示`Unable to find kernel source`,需安装: ```bash yum install kernel-devel-$(uname -r) kernel-headers-$(uname -r) ``` --- #### 三、离线安装CUDA 1. 执行CUDA安装(跳过驱动安装): ```bash chmod +x cuda_*.run ./cuda_*.run --toolkit --silent --override ``` 2. 配置环境变量: ```bash echo &#39;export CUDA_HOME=/usr/local/cuda&#39; >> ~/.bashrc echo &#39;export PATH=$CUDA_HOME/bin:$PATH&#39; >> ~/.bashrc echo &#39;export LD_LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/lib64:$LD_LIBRARY_PATH&#39; >> ~/.bashrc source ~/.bashrc ``` --- #### 四、安装cuDNN 1. 解压并复制文件: ```bash tar -xzvf cudnn-*.tar.gz cp cuda/include/* /usr/local/cuda/include/ cp cuda/lib64/* /usr/local/cuda/lib64/ ``` 2. 验证安装: ```bash ldconfig -v | grep cudnn ``` --- #### 五、离线安装PyTorch 1. 将所有`.whl`文件拷贝到离线环境 2. 通过`pip`本地安装: ```bash pip install torch-*.whl torchvision-*.whl torchaudio-*.whl --no-index --find-links=. ``` 3. 验证PyTorch: ```python import torch print(torch.cuda.is_available()) # 应输出True print(torch.__version__) # 示例:2.4.0+cu121 ``` --- #### 六、注意事项 1. **本兼容性** - RTX4090CUDA11.8 + PyTorch≥2.0[^2] - 若使用CUDA 12.x,需PyTorch≥2.4.0 2. **离线依赖处理** - 需提前下载`ninja`, `packaging`等依赖包(参考引用[2])
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