tesla p100 linux,Ubuntu16.04深度学习开发环境配置（TeslaP100+cuda9.0+tensorflow）

最新推荐文章于 2024-09-13 11:39:48 发布
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文章标签： tesla p100 linux
本文详细介绍了如何在Ubuntu16.04上配置深度学习开发环境，包括安装Tesla P100的显卡驱动、CUDA9.0、CUDNN7以及TensorFlow-GPU1.7的步骤，涵盖了从驱动下载到环境变量配置的全过程。

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

Ubuntu16.04深度学习开发环境配置(TeslaP100+cuda9.0+tensorflow)

1. 显卡驱动安装

选择对应显卡型号的驱动下载

https://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=cn

cb2a7f3876c594bb52e9afb8d7ee7eac.png

Ctrl+Alt+F1 切换至Console 界面

$ sudo service lightdm stop

$ sudo nvidia-uninstall

$ sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-384.125.run

1e0fce5ca389dd91338352c286178dd7.png

选择“Continue installation”

f72f652132b635eed8ae775be7f79d9c.png

选择“Yes”

默认选项一路enter就可以了

测试显卡驱动是否安装成功

$ nvidia-smi

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执行安装文件，因为前面已经安装过了driver，这里去掉选择Driver（尝试过不安装前面第四步的driver而在CUDA安装时再安装driver，会提示driver安装失败）。运行tensorflow时提示上面的问题，解决方法： 进入目录：/usr/local/cuda/targets/x86_64-linux/lib，建立两个链接文件。从https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 下载cuda 11.8。3.安装tensorflow。
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