Alibaba Cloud GPU-Server:
Um Fallstricke zu vermeiden, ist die automatische Installation des GPU-Treibers standardmäßig ausgewählt und die Version ist 390.46 unter 9.0.176;
ps: Dies wurde ausgewählt, als ich eine einzelne Bestellung zur Auswahl des Betriebssystems aufgab. Als ich später eine Neuinstallation des Systems plante, stellte ich fest, dass die Neuinstallation keinen Schritt zur Treiberauswahl beinhaltete, also gab ich auf und führte keine Neuinstallation durch. Ich weiß nicht, ob ich es installieren werde, wenn ich nach der Aktivierung des Systems einen Arbeitsauftrag für die Neuinstallation erteile. Sobald Sie hineingehen, können Sie die Protokolldatei der Treiberinstallation sehen, und das war's, wenn sie erfolgreich war;
Systemupdate:
yum update
Aktualisieren Sie Python3, siehe https://cucldk.com/post/centos7-to-python3.html
https://developer.nvidia.com/cudnnLaden Sie cuDNN von der offiziellen Website herunter. Sie müssen ein Konto registrieren, um sich anzumelden, und die Version herunterladen. Laden Sie cuDNN v7.3.1 herunter (28. September 2018) , für cuDNN v7 unter CUDA 9.0 .3.1 Library für Linux;
Inländische Downloads ausländischer Websites können langsam sein. Wenn Sie es also eilig haben, können Sie sie mit einem ausländischen VPS übertragen.
tar -zxvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.3.1.20.tgz cd cuda cp include/* /usr/local/cuda-9.0/inlcude cp lib64/lib* /usr/local/cuda-9.0/lib64
Umgebungsvariablen ändern und ausführen
sudo vim /etc/profile
Fügen Sie unterhalb der Export-PATH-Zeile zwei Codezeilen hinzu:
export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
Exit-Ausführung
source /etc/profile
pip3 install tensorflow-gpu==1.12.0
Führen Sie den Testcode aus, um zu sehen, ob er normal importiert und benutzerdefinierter Text ausgegeben werden kann:
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
sess.run(hello)
danach ausführen
from tensorflow.python.client import device_lib print(device_lib.list_local_devices())
Der Erfolg liegt vor, wenn die GPU erkannt wird.
Referenzeditor: https://blog.csdn.net/Oh_My_Fish/article/details/78861867