Ubuntu18.04安装TensorFlow-gpu1.14

本文详细介绍了如何在Ubuntu18.04系统中安装NVIDIA驱动430、CUDA10.1、cuDNN7.6,并最终成功安装TensorFlow-GPU1.14。首先禁用secure boot,安装NVIDIA驱动,然后安装CUDA并配置环境变量,接着安装cuDNN并复制相关文件到CUDA目录,最后通过pip安装TensorFlow-GPU1.14并验证安装成功。

Ubuntu18.04+NVIDIA430+CUDA10.1+cuDNN7.6+tensorflow-gpu1.14

 

一.安装英伟达显卡驱动:
查找安装NVIDIA显卡版本为430
1.禁用BIOS中的secure boot;禁用nouveau关闭Xserver(不需要)
2.输入终端命令:
ubuntu-drivers devices
sudo ubuntu-drivers autoinstall
3.重新启动
 查看nvidia显卡版本命令:
 nvidia-smi

二.安装对应版本的CUDA
版本cuda10
sudo sh cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run
安装cuda时出现existing package manager installation driver found.在安装选项时 选择不安装driver即可。
在.bashrc文件添加环境变量命令(export PATH=$PATH:):
 export PATH=/usr/local/cuda-10.1/bin:$PATH
 export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
生效命令:source .bashrc 

三.安装CUDA对应版本的CUDNN
 下载的版本:cuDNN library for Linux(cuDNN v7.6.3 for CUDA10.1)
解压安装:
tar -xvzf cudnn-10.1-linux-x64-v7.6.3.30.tgz
配置:
sudo cp -P

### 如何在 Ubuntu 18.04安装 TensorFlow #### 准备工作 为了成功安装 TensorFlow,在开始之前需要确保系统满足一些基本条件。这包括 Python 的版本以及必要的依赖项。推荐使用虚拟环境来隔离项目所需的包。 #### 创建虚拟环境 可以通过 `conda` 或者 `venv` 来创建虚拟环境。以下是通过 `conda` 创建虚拟环境的方法: ```bash conda create -n tensorflow_env python=3.7 source activate tensorflow_env ``` 如果更倾向于使用 `venv`,则可以按照如下方式操作: ```bash python3 -m venv tensorflow_env source tensorflow_env/bin/activate ``` 以上命令会创建一个名为 `tensorflow_env` 的虚拟环境并激活它[^4]。 #### 安装 TensorFlow CPU 版本 对于不需要 GPU 支持的情况,可以直接安装 TensorFlow 的 CPU 版本。执行以下命令即可完成安装: ```bash pip install --upgrade tensorflow ``` 此命令将自动处理所有必需的依赖关系,并安装最新稳定版的 TensorFlow[^5]。 #### 安装 TensorFlow GPU 版本 如果有 NVIDIA 显卡并且希望利用 GPU 加速,则需安装支持 GPUTensorFlow 版本。在此之前,还需要确认已正确配置 CUDA 和 cuDNN 库。完成后运行以下命令: ```bash pip install --upgrade tensorflow-gpu ``` 该方法适用于大多数情况下的 GPU 驱动程序兼容性问题[^3]。 #### 测试安装 无论选择了哪种版本,都可以通过启动 Python 解释器来进行验证: ```python import tensorflow as tf print(tf.__version__) ``` 上述脚本应返回所安装 TensorFlow 的具体版本号[^2]。 #### 常见错误及其解决办法 有时可能会遇到无法找到合适版本的问题或者特定库缺失引发的异常。例如仅能获取到较旧版本 (如 1.14),可能是因为当前系统的 pip 工具过时所致。更新 pip 可以帮助解决问题: ```bash pip install --upgrade pip ``` 另外还需注意操作系统架构是否匹配官方预编译二进制文件的要求。通常情况下,64位 Linux 发行版不会存在此类障碍。
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