在服务器上安装tensorflow-gpu版本及其使用

本文档提供了一步一步的指南,说明如何在没有su权限的服务器上安装cuda 9.0、cudnn,接着安装anaconda、创建虚拟环境并安装tensorflow-gpu。还介绍了如何配置jupyter服务以便远程访问,并展示了如何在服务器上使用tensorflow-gpu训练模型。

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【Deprecated】在服务器上安装tensorflow-gpu版本及其使用

已过时,不建议参考

本文档是在服务器上,不要su权限,全部命令行下载安装配置教程 ######
系统 Centos7
显卡驱动已经装好
所需文件
- cuda9.0(一定是要9.0版本,9.2,10.0都是坑,亲测无效!)
- cudnn(一定要与cuda版本匹配,NVIDIA官网具体下载时要注意)
- Anaconda (本人下载的是5.4版本,其他版本只要不太低,应该也可以)

步骤

1.安装cuda


到NVIDIA官方网站下载cuda9.0。https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=CentOS&target_version=7&target_type=runfilelocal

可以在本地打开网址查看,下载runfile(local)。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-s40nAtwC-1657768901281)(https://github.com/CloserWU/Interstellar_Document/raw/master/image/cuda.png)]

服务器上具体命令:

wget -c https://developer.nvidia.com/compute/cuda/9.0/Prod/local_installers/cuda_9.0.176_384.81_linux-run



下载成功后,安装

  • 安装过程中刚开始会出现一大堆类似文档的东西,疯狂空格就行
  • Do you accept the previously read EULA?
  • accept/decline/quit: accept(没什么好说的了直接敲accept)
  • Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 396.26? 这里是说是否安装显卡驱动,一定要选no!
  • Do you want to install the OpenGL libraries? 这是nvidia自己的opencv 没有用的,要用就用直接的opencv官网安装也很简单,所以这n
  • Install the CUDA 9.2 Toolkit? 是否安装,当然yes
  • Enter Toolkit Location
  • default is /usr/local/cuda-9.2 : 这个一定不要用默认的,因为没有su权限,目录选到自己home下 例如:/home/wushuai/

    然后开始安装

命令: sh cuda_9.0.176_384.81_linux-run

配置环境变量:

我不知道 .bashrc 和 .bash_profile 有什么区别,索性都配上。

进入home下,命令: vim .bashrc<

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