Ubuntu16.04.6安装cuda8.0+cudnn5.1+tensorflow1.2.0

本文详细介绍了如何在Linux环境下安装配置NVIDIA显卡驱动、CUDA、cuDNN以及TensorFlow GPU版,包括具体版本选择、环境变量设置及权限调整,最后通过Jupyter Notebook进行测试验证。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1 安装显卡驱动

使用ppa安装,一定不能装430版本的
最终安装的是 418

2 安装cuda

在这里插入图片描述
bashrc增加

export PATH="$PATH:/usr/local/cuda/bin"
export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64/"
export LIBRARY_PATH="$LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64"

3 安装cudnn

下载地址:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
安装 cudnn V5.1 library for linux
解压文件
得到文件夹 cuda
复制 cuda文件夹下的文件到cuda对应的目录,更改权限,安装完成

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

在这里插入图片描述

4 安装tensorflow 并测试

conda create -n tf2 python=2.7
conda activate tf2
pip install tensorflow-gpu==1.2.0

在jupyter notebook 中测试,如何在其中使用新创建的环境参考
https://blog.youkuaiyun.com/qq_23996885/article/details/88821076

最终得到测试结果
在这里插入图片描述

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