1. 查看显卡型号
lspci |grep -i vga
lspci |grep -i nvidia
2. 查看是否有显卡驱动nvidia-smi,如果有对应输出,则已经安装了驱动,没有的话按照下列步骤安装
https://blog.youkuaiyun.com/u014797226/article/details/79626693
3. 安装CUDA,点击打开链接
sudo dpkg -i cuda-repo。。。
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda
配置环境变量
gedit ~/.bashrc
添加如下代码:
export PATH=/usr/local/cuda-10.1/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
更新环境变量:source ~/.bashrc
输入nvcc -V查看是否安装成功
4. 安装cudnn
tar -xzvf cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgz
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 /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
5. 安装tensorflow
创建所需要的conda环境
conda create -n MCnet python=2.7
创建好后安装tensorflow
pip install tensorflow-gpu
6. 验证tensorflow是否安装成功
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello Tensorflow')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
如果输出信息,带有gpu信息,证明gpu版tensorflow安装成功