Ubuntu安装 cuda10 + cudnn7.5 + Tensorflow2.0

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最全Tensorflow 2.0 入门教程持续更新:

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完整tensorflow2.0教程代码请看https://github.com/czy36mengfei/tensorflow2_tutorials_chinese (欢迎star)


安装NVIDIA驱动

下载NVIDIA驱动

TensorFlow2.0需要cuda10,所以应该装410.48以上版本驱动

可访问英伟达官网获得: geforce.cn/drivers


我这边下载的410.78


禁止ubuntu自带驱动

sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf

在文件中加入下面2行

blacklist nouveau options nouveau modeset=0
# 更新配置
sudo update-initramfs -u
# 重启
reboot
# 检测驱动是否禁止,无输出,则禁止成功
lsmod | grep nouveau

安装NVIDIA驱动

进入命令行界面 ctrl+alt+f1

sudo service lightdm stop
cd install_package
sudo chmod 777 NVIDIA-Linux-x86_64-410.78.run
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-410.78.run

检查gpu安装情况

# 重启图形界面
sudo service lightdm start
# 查看显卡驱动
nvidia-smi


安装cuda10

下载cuda10

cuda10.0地址:developer.nvidia.com/cu

安装cuda

sudo chmod 777 cuda_9.0.176_384.81_linux.run
sudo ./cuda_9.0.176_384.81_linux.run

ps:在选择是否创建/usr/local/cuda 的软连接时选no(n),后面环境变量直接写具体的版本,可以避免多版本cuda混淆。

配置Cuda环境

如果不存在使用多个cuda版本请直接按第一个方法配置即可,需要多个cuda的使用第二个配置

1、配置到动态链接库(加载快,一个机子只能配置一个cuda版本)

sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf

在打开的文件中添加如下语句:

/usr/local/cuda-10.0/lib64

执行

sudo ldconfig

2、配置到环境变量(不同环境下,配置不同环境变量,可以使用多个cuda版本)

sudo gedit ~/.bashrc

打开文件后在文件末尾添加路径,也就是安装目录,命令如下:

export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH 

运行

source ~/.bashrc

ps:

  • 想配置为全局系统变量,请在/etc/profile中配置
  • 如果使用pycharm远程调用,程序不会导入.bashrc里面的环境变量,请在相应的运行python中配置如上的环境变量。(不使用pycharm远程调用的忽略此条)

安装cuDNN7.5.1

下载

cudnn7.5.1(cuda10.0版)developer.nvidia.com/rd

安装 cudnn:

tar -zxvf cudnn-10.0-linux-x64-v7.5.1.10.tgz
cd cuda
sudo cp lib64/lib* /usr/local/cuda-10.0/lib64/
sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda-10.0/include/
cd /usr/local/cuda-10.0/lib64/
sudo chmod +r libcudnn.so.7.5.1 # 自己查看.so的版本
sudo ln -sf libcudnn.so.7.5.1 libcudnn.so.7
sudo ln -sf libcudnn.so.7 libcudnn.so


安装TensorFlow2.0

pip install tensorflow-gpu==2.0.0-alpha0

import tensorflow,输出tf.__version__ ,安装正常。

编辑于 2019-11-12

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