manjaro深度学习tensorflow环境搭建 cuda cudnn nvidia显卡设置

本文详细介绍了在Manjaro系统中如何安装NVIDIA显卡驱动、CUDA、cuDNN,并针对双显卡配置进行设置。通过mhwd命令安装非免费NVIDIA驱动,然后使用pacman安装CUDA和cuDNN。接着,验证CUDA安装成功,进行CUDA 8和cuDNN6的安装。此外,文章还提到了针对不同TensorFlow版本的安装方法,包括conda和pip安装,以及源码安装,并解决了在安装过程中可能遇到的问题,如显卡切换、设备检测等。

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NVIDIA显卡驱动安装

注意点:系统安装时 一定要选择no free
Manjaro系统安装显卡比较简单,它有一个命令

sudo mhwd -a [pci or usb connection] [free or nonfree drivers] 0300
其中

-a: 自动检测和安装合适的显卡驱动
[pci or usb]: 为通过PCI或者USB连接的设置安装驱动
[free or nonfree]: 安装免费或者非免费的驱动
0300: 确认即将安装的显卡的驱动
我们要安装英伟达的驱动,只要使用下面的一行命令即可搞定

sudo mhwd -a pci nonfree 0300
等待安装结束,使用如下命令查看是否已经安装完成

nvidia-smi 显示显卡信息 没有则是安装错误

CUDA安装

安装命令
Manjaro的CUDA安装也是异常简单,一行命令搞定

sudo pacman -S cuda cudnn 默认安装最新 cuda 和cudnn配套安装

验证安装
完成之后,我们进入cuda的安装路径,我的路径是/opt/cuda,你可以使用下面的命令将CUDA的示例程序拷贝到你的用户主目录下,之后编译程序

cp -r /opt/cuda/samples ~
cd ~/samples
sudo make
此时就使用nvcc编译器开始编译CUDA的sample程序,这个花费时间更长,应该在半小时左右,等待编译结束,使用下面的命令验证是否成功

cd ~/samples/bin/x86_64/linux/release
./deviceQuery
在窗口中查看最后一行的结果是否为pass,如果是则表示CUDA安装成功。

CUDA 8 cudnn6安装

yay -S cuda-8.0 cudnn6 安装

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