Servidor GPU Alibaba Cloud:
Para evitar armadilhas, a instalação automática do driver GPU é selecionada por padrão, e a versão é 390.46 abaixo de 9.0.176;
ps: Isso foi escolhido quando fiz um único pedido para selecionar o sistema operacional Mais tarde, quando estava planejando reinstalar o sistema, descobri que a reinstalação não incluía a etapa de seleção do driver, então desisti e não reinstalei. Não sei se irei instalá-lo se enviar uma ordem de serviço para a reinstalação;
atualização do sistema:
yum update
Atualize o Python3, consulte https://cucldk.com/post/centos7-to-python3.html
https://developer.nvidia.com/cudnnBaixe cuDNN do site oficial, você precisa registrar uma conta para fazer login, baixar a versão Baixar cuDNN v7.3.1 (28 de setembro de 2018) , para cuDNN v7 na Biblioteca CUDA 9.0 .3.1 para Linux;
Os downloads nacionais de sites estrangeiros podem ser lentos, portanto, se você estiver com pressa, poderá usar um VPS estrangeiro para transferi-los;
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
Modifique variáveis de ambiente e execute
sudo vim /etc/profile
Adicione duas linhas de código abaixo da linha export PATH:
export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
Sair da execução
source /etc/profile
pip3 install tensorflow-gpu==1.12.0
Execute o código de teste para ver se ele pode ser importado normalmente e gerar texto personalizado:
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
sess.run(hello)
executar depois
from tensorflow.python.client import device_lib print(device_lib.list_local_devices())
O sucesso ocorre quando a GPU é detectada.
Editor de referência: https://blog.csdn.net/Oh_My_Fish/article/details/78861867