Linux服务器下配置tensorflow-gpu环境（含cuda、cudnn）

最新推荐文章于 2023-12-03 16:19:53 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： tensorflow anaconda cuda
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_38502918/article/details/108009692
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最近需要在服务器上配置tensorflow-gpu的环境来运行深度学习模型，以前在Windows上配置过，也知道一些注意点，这次在Linux下配置，也遇到了很多坑，下面总结一下配置过程，配置是使用Linux下安装的anaconda来进行的。

  • 激活虚拟环境
    我在服务器上安装了anaconda，并且创建了一个python3.6的虚拟环境，命名为tensorflow，在该环境下进行各种库的安装以及环境配置。下面几个步骤的操作均在该虚拟环境下进行。（当然你也可以在anaconda默认环境下进行配置）
    命令
    source activate tensorflow
  • 查看本机驱动
    nvidia-smi
    本机驱动
    可以看到本机驱动为390.46
  • 查看驱动对照表
    可以在nvidia的官网查看cuda与驱动对照表 官网对照表cuda驱动对照表
  • 查看tensorflow-gpu与cuda、cudnn的对照表
    可以在tensorflow的官网查看该表 tensorflo
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在Linux服务器上配置tensorflow-gpu版（最详细教程）
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TensorFlow与GPU支持：Windows/Linux环境配置指南
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02-20 853
✅ 精确匹配的CUDA/cuDNN/TF版本组合。✅ 多版本CUDA的无缝切换能力。✅ 专业级的GPU性能调优策略。✅ 可复现的环境部署方案。（避免与现有驱动冲突）
编译 Tensorflow 1.10 + CUDA9.2 + MKL【转】
09-18 296
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linux 虚拟环境下安装tensorflow-gpu cuda cudnn
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前提 已创建一个新的虚拟环境 显卡驱动 与cuda版本对应关系 网址：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html 查看显卡名称以及驱动版本 nvidia-smi cuda cudnn tensorflow对应关系 网址：https://www.tensorflow.org/install/source#gpu 在虚拟环境中安装cuda cudnn # CUDA # conda install cudatoolki
解决linux安装tensorflow-gpu版
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12-19 1022
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Linux下CUDA+CUDNN+TensorFlow安装笔记
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我爱写报告的博客
12-12 1万+
之前用过TensorFlow的CPU版，现在买了个新电脑，就想把GPU也用起来，又因为目前大部分工作是在linux下做，所以有了在linux下安装cuda和TensorFlow的计划，快一个礼拜一直在搞这件事，重装了N次系统，cuda和TensorFlow终于是能用了。姑且写一下攻略吧，也算自己留个档。注意事项 此攻略适用于广大使用Nvidia显卡的Ubuntu用户，CentOS，RedHat，Wi
Ubuntu18.04系统上安装TensorFlow-GPU、CUDA、CUDNN
流觞忆梦
05-08 1143
最近再跑一个深度学习的模型，刚开始在虚拟机上跑，发现虚拟机上使用不了TensorFlow-GPU，所以速度特别的慢。决定装一个双系统使用GPU进行训练模型。 一、安装NVIDIA显卡驱动 1、通过Ubuntu上软件和更新进行安装 1.1、打开软件和更新，先更新软件源（这里我选择的是清华源），选择附加驱动，选择NVIDIA(这里我选择第一个)，点击关闭，点击重新载入，安装完成。 2、...
linux服务器虚拟环境安装tensorflow-gpu 2.4 cuda11.2 cudnn8.0的踩坑记录
qq_42168115的博客
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linux服务器虚拟环境安装tensorflow-gpu 2.4 cuda11.2 cudnn8.0的踩坑记录
安装tensorflow-gpu-1.14.0+cuda10.0+cudnn7.4.0+python3.7
qq_41286751的博客
05-20 1914
本文给出总体思路，大家安装后，记得验证一下是否成功
linux下驱动、cuda、cudnn、tensorflow的安装（转载）
bofu_sun的博客
04-07 881
前言： 安装TensorFlow的GPU版本真的不是一件容易的事，好难，网上的各种安装教程倒是不少，但是基本没有一个能完全照着那种方法就能安装成功的，甚至有些连最基本的一些必需的步骤都没写到，那样子的话能安装到位才是奇迹。 在经历各种踩坑后，我通过大量的互联网搜索，综合各个网站上写到的安装tensorflow-gpu的方法，终于总结出来一个走的通的方法，并且亲自动手实践，成功在Linux(Ubun...
【2022年3月15日】linux，tensorflow-gpu，anaconda，cuda9.2，cudnn7.1.4
qq_41487723的博客
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问题一：ImportError: libcublas.so.9.0: cannot open shared object file: No such file or directory 解决：conda install -c anaconda cudatoolkit==9.0 问题二：AttributeError: ‘Activation’ object has no attribute ‘outbound_nodes’ 原因：在keras环境中中调用带有tensorflow.keras的模块时，发生上述报
在服务器+cuda9.2+cudnn7.0可安装的tensorflow-gpu最新编译好的版本
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目前最新的tensorflow-gpu版本暂时只支持到cua9.0，超过其版本就不再支持，即使用pip安装也不行(在没有最新版本的情况下)。https://blog.youkuaiyun.com/qq_29296685/article/details/88537725此链接可以编译最新版本，不过建议尽量不要编译。我这的有最新编译好的库，大家可以下载安装，方便有快速
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guotianqing的博客
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Step 2. Install NVIDIA cuDNN Once the CUDA Toolkit is installed, download cuDNN v5.1 Library(或者从百度云下载) for Linux (note that you will need to register for the Accelerated Computing Developer Program
python3.7搭配tensorflow-gpu和tensorflow-gpu的安装过程
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目 录 第一章版本对应 1 1.Tesla产品和CUDA对应关系 1 2. TessorFlow安装： 1 2.1 linux系统: 1 2.2 windows系统: 2 3. pytorch安装 2 3.1 linux系统： 2 3.2 WINDOWS系统 3 第二章tessorflow安装回忆 3 Anaconda3安装 3 CUDA安装 3 cuDNN安装 4 用Anaconda创建环境...
[Tensorflow]Linux 下支持 CUDA9.1 cuDNN7的tensorflow
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在服务器上搭建tensorflow-gpu，使用"nvcc -V“命令看了一眼CUDA版本，发现是9.1。因为学长用的是pytorch，而官方版本至1.7为止还没有支持CUDA9.1的。实在不想用docker，查了一下发现了windows下用tensorflow+CUDA9.1，没有linux的。好在顺着这条线索，在github上查到了相关的东西，分享一下。原文链接：https://blog.cs...
Linux 服务器配置tensorflow_1.14_gpu环境
weixin_49380422的博客
12-03 906
由于我的CUDA版本是11.4 Update1，因此进入根据下面的网址进入11.4的官网下载对应的版本 【https://developer.nvidia.com/cuda-11-4-1-download-archive?进入CUDA的官网查看对应的CUDA https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html#cusolver-library。然后出现了以下的报错，原博文作者用的是python3.5，到我这里又不行了…
全网最全Windows和linux/ubuntu系统下，tensorflow/tensorflow-gpu与python、keras、cuda对应版本，及如何正确选择cuda版本
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03-17 3213
文章目录CUDA下载WindowsLinux/macOS CUDA下载 点击这里 Windows Linux/macOS Linux macOS
Linux服务器成功安装TensorFlow-GPU并成功调用GPU
qq_51570094的博客
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在我们做深度学习的时候，需要高速大量的运算，这就对我们的设备要求较高。在服务器上运行代码就成了一个不错的选择，但是服务器与我们常用的Windows系统是不一样的，Windows系统是图形交互界面的，我们完成所有的工作只需要点点点就行了，但是服务器就不一样，服务器多数都是命令交互式的，我们需要输入一个命令，然后在去查看或者修改东西。 下面就是在服务器运行深度学习代码的一个基础环境搭建教程，基于TensorFlow的。 假设我们拿到的是一个全新的安装好操作系统的服务器，那么我们需要进行一下几个步骤： 1.
Linux下TensorFlow-gpu1.4.0的安装教程及配置
Linux-TensorFlow-gpu.1.4.0是针对Linux操作系统环境的TensorFlow库的GPU版本，具体版本号为1.4.0。TensorFlow是由Google开发的一个开源的机器学习库，广泛用于数据流编程，尤其是在人工智能、深度学习领域中应用...
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