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

最新推荐文章于 2025-04-16 15:35:19 发布
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分类专栏： 软件配置 文章标签： cuda 深度学习开发环境 tensorflow安装 ubuntu16.04 nvidia tesla p100
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zengfanj7041/article/details/80423472
版权
该博客详细介绍了如何在Ubuntu16.04上配置深度学习开发环境，包括安装NVIDIA Tesla P100的显卡驱动，CUDA 9.0，CuDNN7，以及验证这些组件的安装和配置成功。此外，还提到了tensorflow-gpu 1.7的安装注意事项，强调了驱动、CUDA、CuDNN和TensorFlow版本间的兼容性问题。

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

driver_download
Ctrl+Alt+F1 切换至Console 界面

$ sudo service lightdm stop
$ sudo nvidia-uninstall
$ sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-384.125.run

continue_install
选择“Continue installation”
install-32-bit-compatibility
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

$
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Ubuntu 16.04 配置 TensorFlow1.12.0 + CUDA9.0 开发环境
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03-07 2332
本文介绍了在刚安装好的 Ubuntu 16.04 64位系统中，本地直接配置 TensorFlow 1.12.0 开发环境的步骤，不使用 Docker，也没有使用 Python 虚拟环境。本文参考了官方的配置步骤。 添加 NVIDIA 仓库秘钥 添加 NVIDIA 软件仓库 安装 CUDA 9.0 安装 TensorRT runtime 4.0(可选) 安装 TensorFlow 1.12.0 验证安装是否成功 说明 参考
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要下载好配置cuda+ubuntu合成包，可以百度或者官网来下载，我是从百度找到ubuntu18.04对应的链接。如果是老的版本，会强制你一点一点看完，回车一点点往下移动，非常糟心，可以按快捷键D,快速翻页。但如果像我一样出现重启后不能开机，或者重启后只有登录，登录之后卡在桌面，请按照如下步骤配置。经过一会等待，会有一个提示说你之前安装过，如果确定之前的都卸载过就忽略。大约2GB，下载后拷贝到Home目录下，方便命令行下使用。如果已经出现问题，那只能先卸载目前的显卡驱动，指令如下。
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