Máy chủ GPU đám mây của Alibaba:
Để tránh những cạm bẫy, cài đặt tự động trình điều khiển GPU được chọn theo mặc định và phiên bản là 390.46 dưới 9.0.176;
ps: Cái này được chọn khi tôi đặt hàng một lần để chọn hệ điều hành. Sau này, khi tôi định cài đặt lại hệ thống, tôi thấy rằng việc cài đặt lại không bao gồm bước chọn trình điều khiển nên tôi đã bỏ cuộc và không cài đặt lại. Tôi không biết liệu tôi có cài đặt nó hay không nếu tôi gửi lệnh sản xuất để cài đặt lại; sau khi hệ thống được kích hoạt. Sau khi truy cập, bạn có thể xem tệp nhật ký của quá trình cài đặt trình điều khiển và thế là xong nếu nó thành công;
cập nhật hệ thống:
yum update
Cập nhật Python3, tham khảo https://cucldk.com/post/centos7-to-python3.html
https://developer.nvidia.com/cudnnTải cuDNN từ website chính thức, bạn cần đăng ký tài khoản để đăng nhập, tải phiên bản Tải cuDNN v7.3.1 (28/09/2018) , dành cho cuDNN v7 trong Thư viện CUDA 9.0 .3.1 dành cho Linux;
Tốc độ tải các website nước ngoài trong nước có thể chậm, nên nếu vội, bạn có thể sử dụng VPS nước ngoài để chuyển;
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
Sửa đổi các biến môi trường và thực thi
sudo vim /etc/profile
Thêm hai dòng mã bên dưới dòng PATH xuất:
export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
Thoát thực thi
source /etc/profile
pip3 install tensorflow-gpu==1.12.0
Thực thi mã kiểm tra để xem nó có thể được nhập bình thường và xuất văn bản tùy chỉnh hay không:
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
sess.run(hello)
thực hiện sau
from tensorflow.python.client import device_lib print(device_lib.list_local_devices())
Thành công xảy ra khi gpu được phát hiện.
Trình chỉnh sửa tham khảo: https://blog.csdn.net/Oh_My_Fish/article/details/78861867