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
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*
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