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CentOS 7搭建Linux GPU服務(wù)器的教程

2024-09-05 23:04:13
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供稿:網(wǎng)友

CentOS 7搭建Linux GPU服務(wù)器的步驟,供大家參考,具體內(nèi)容如下

1. CUDA Toolkit的安裝

到https://developer.nvidia.com/cuda-gpus查詢GPU支持的CUDA版本:

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到https://developer.nvidia.com/cuda-downloads,根據(jù)操作系統(tǒng)選擇下載相應(yīng)的CUDA Toolkit版本,下載的是一個.run文件,下載完成后以root用戶直接運行該文件安裝。

安裝結(jié)束以后。運行:

 

復(fù)制代碼 代碼如下:
nvidia-smi

 

如果列出了GPU狀態(tài)信息,表明安裝成功:

CentOS7,Linux,GPU

2. cuDNN的安裝

TensorFlow對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加速通過cuDNN庫實現(xiàn),所以首先去https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive,根據(jù)CUDA的版本下載相應(yīng)版本的cuDNN,也是一個.run文件,下載完成后直接運行。

3. TensorFlow的安裝

為了在安裝過程中不出現(xiàn)版本沖突等問題,建議先安裝Anoconda。到https://www.anaconda.com/download/#linux下載后,運行.sh文件安裝。

然后使用下面的命令安裝TensorFlow:

conda create -n tensorflow python=2.7source activate tensorflowexport TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.11.0rc1-cp27-none-linux_x86_64.whlpip install --ignore-installed --upgrade $TF_BINARY_URL

依次輸入:

source activate tensorflowpythonimport tensorflow as tfimport pandas as pdtf.__version__

如果沒有報錯,則表明安裝成功:

CentOS7,Linux,GPU

以上就是本文的全部內(nèi)容,希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持VEVB武林網(wǎng)。


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