Alibaba Cloud GPU サーバー:
落とし穴を避けるために、GPU ドライバーの自動インストールがデフォルトで選択されており、バージョンは 9.0.176 では 390.46 です。
ps: これは、オペレーティング システムを選択する単一の注文を行ったときに選択されました。後でシステムを再インストールしようと思ったときに、再インストールにドライバーの選択手順が含まれていないことがわかり、あきらめて再インストールしませんでした。再インストールの作業指示を送信してもインストールされるかどうかはわかりません。システムがアクティブ化された後、ドライバーのインストールのログ ファイルが表示されます。成功した場合はそれだけです。
システムアップデート：
yum update
Python3 を更新します。https://cucldk.com/post/centos7-to-python3.html を参照してください。
https://developer.nvidia.com/cudnn公式 Web サイトから cuDNN をダウンロードします。ログインするにはアカウントを登録する必要があります。ダウンロード バージョン cuDNN v7.3.1 をダウンロード (2018 年 9 月 28 日) 、Linux 用 CUDA 9.0 .3.1 ライブラリの cuDNN v7 の場合。
国内の海外 Web サイトのダウンロードは遅い場合があるため、お急ぎの場合は海外の VPS を使用して転送することもできます。
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
環境変数を変更して実行する
sudo vim /etc/profile
エクスポート PATH 行の下に 2 行のコードを追加します。
export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
実行を終了する
source /etc/profile
pip3 install tensorflow-gpu==1.12.0
テスト コードを実行して、正常にインポートしてカスタマイズされたテキストを出力できるかどうかを確認します。
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
sess.run(hello)
後に実行
from tensorflow.python.client import device_lib print(device_lib.list_local_devices())
GPU が検出されると成功します。
参考編集者: https://blog.csdn.net/Oh_My_Fish/article/details/78861867