cuda/tensorflow/keras安装笔记

最新推荐文章于 2025-06-27 16:49:43 发布

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本文详细介绍如何在Linux环境下手动安装GPU驱动，包括禁用nouveau驱动、安装kernel-devel和kernel-headers，以及通过运行sh cuda_8.0.44_linux.run脚本和配置cudnn库来完成CUDA环境的搭建。此外，还提供了设置环境变量和使用pip安装TensorFlow、Theano和Keras的方法。

部署运行你感兴趣的模型镜像

sudo yum install kernel-devel-$(uname -r)、kernel-headers-$(uname -r) 手动下载，rpm -ivh安装
禁用nouveau driver，创建 /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf:
1

2
blacklist nouveau

options nouveau modeset=0
Regenerate the kernel initramfs and 重启机器: sudo dracut --force
sh cuda_8.0.44_linux.run(全部默认选项) & chmod 755 -R /usr/local/cuda-8.0

cudnn安装：

tar -xzvf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz

cd cudnn-8.0-linux-x64-v5.1

sudo cp lib64/* /usr/local/cuda/lib64/

sudo cp include/* /usr/local/cuda/include/

复制后软链接会失效，需要重新建立软链接：

ln -s libcudnn.so.6.0.21 libcudnn.so.6

ln -s libcudnn.so.6 libcudnn.so

设置环境变量:
1

2
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-8.0/lib64

export PATH="/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH"
pip install tensorflow/theano/keras(若无法下载包，手动下载再安装)
1
pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.2.0-cp35-cp35m-manylinu