编译安装tensorflow1.12.2

最新推荐文章于 2022-07-07 16:55:27 发布

net_wolf

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分类专栏： AI

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/net_wolf/article/details/89810231

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博客介绍了在Ubuntu 16.04.1系统下进行CUDA操作的相关内容。包括系统环境信息，如CPU为AMD Athlon(tm) II X2 250 Processor，CUDA版本为9.2。还给出操作步骤，先卸载CUDA和NVIDIA驱动，且安装CUDA前要禁用影响安装的Ubuntu自带nouveau驱动。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

环境:

1) os

16.04.1-Ubuntu

2)cpu有点年头了

# cat /proc/cpuinfo | grep "model name"
model name : AMD Athlon(tm) II X2 250 Processor
model name : AMD Athlon(tm) II X2 250 Processor

3)cuda

nvcc -V
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2018 NVIDIA Corporation
Built on Tue_Jun_12_23:07:04_CDT_2018
Cuda compilation tools, release 9.2, V9.2.148

步骤:

1) cuda 卸载:

/usr/local/cuda/bin/*uninstall*

2) nvidia驱动卸载

/usr/bin/nvidia-uninstall

cuda安装包自带驱动，无需另外安装

3) 安装cuda前记得禁用nouveau

ubuntu自带的nouveau驱动会影响cuda安装

lsmod | grep nouveau
若有输出，则
cd /etc/modprobe.d
sudo touch blacklist-nouveau.conf
sudo gedit blacklist-nouveau.conf
在打开的文件中输入
blacklist nouveau  
options nouveau modeset=0 
保存退出，然后
sudo update-initramfs -u
一定要重启，再用终端检测一下,按ctrl+alt+f1切换到终端，登录，init 3 切换到文本模式
lsmod | grep nouveau

4)cuda安装, 文本模式下安装
cuda_9.2.148_396.37_linux.run
记得不要安装opengl,

5)设置环境变量

sudo gedit /etc/profile
末尾添加：
export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
nvcc --version 查看cuda版本

6)cudnn安装
用deb文件安装(失败)
应当下载tgz文件，解压缩

7) 现成的 tensorflow whl安装文件(失败，原因是sse4.1不支持)
https://pypi.org/project/tensorflow-gpu/1.12.2/#files

8) 安装python3.6
sudo add-apt-repository ppa:jonathonf/python-3.6
sudo apt-get update
sudo apt-get install python3.6
sudo apt-get install python3.6-dev
sudo update-alternatives --install /usr/bin/python3 python3 /usr/bin/python3.5 1 
sudo update-alternatives --install /usr/bin/python3 python3 /usr/bin/python3.6 2

原文：https://blog.youkuaiyun.com/gangzhucoll/article/details/81294236 
9) 下载Tensorflow源文件,并切换到v1.12.2版本
10) bazel 从源码编译
bazel build --config=opt --config=cuda //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package 
必须安装 bazel 1.18.1, 最新的2.4.1是不能用的
I got the same error in building tensorflow r1.9 for one older Nvidia
 GPU card. I downgraded the bazel from 0.19.1 to 0.18.1. The error was 
fixed in compiling.

还是要设置bazel的代理的，否则下载依赖包出错
export HTTP_PROXY=http://127.0.0.1:8118
export HTTPS_PROXY=http://127.0.0.1:8118

https://gist.github.com/Brainiarc7/6d6c3f23ea057775b72c52817759b25c

11)得到whl文件，安装成功