GPU下tensorflow相关环境配置

由于某些原因,需要在另一台电脑重装tensorflow,在此记录一下,便于日后查询。

安装CUDA+CUDNN

安装nvidia驱动

  1. 官网下载对应驱动

  2. 删除旧驱动

    1
    sudo apt-get purge nvidia*
  3. 禁用自带nouveau nvidia驱动

    1).创建一个文件,sudo vi /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf并添加如下内容:

    1
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    blacklist nouveau
    options nouveau modeset=0

    更新配置文件

    1
    sudo update-initramfs -u

    2).重启系统,切换tty1控制台Ctrl+Alt+F1,关闭X-server

    1
    sudo service lightdm stop

    3).安装驱动

    1
    sudo ./NVIDIA.run

    4).测试安装是否成功

    1
    2
    nvidia-smi
    nvidia-settings

安装CUDA9.0

  1. 官网下载对应版本,调用sudo sh cuda_9.0.run进行安装。安装过程注意不要再安装驱动以免覆盖

  2. 重启系统sudo reboot,配置环境变量sudo gedit /etc/profile,在文件末尾添加路径

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    2
    export  PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH
    export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64$LD_LIBRARY_PATH

    保存后,重启电脑

  3. 测试CUDA

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    2
    3
    cd  /usr/local/cuda-9.0/samples/1_Utilities/deviceQuery
    sudo make
    ./deviceQuery

安装CUDNN

官网下载对应安装包,通过sudo dpkg -i libcudnn.deb进行安装。

注意

tensorflow-gpu-1.5要求cudnn版本7.0.x

卸载cudnn

由于通过dpkg进行cudnn安装,此处需采用对应方法进行卸载.

通过dpkg -l | grep cudnn查找安装名,此处为libcudnn7,随后通过sudo dpkg -P libcudnn7进行卸载。

安装anaconda

官网下载相应版本即可。

windows下使用会出现CondaHTTPError问题,如果替换镜像源不能解决,可下载清华镜像版本的anaconda

系统内置python与conda python替换

由于linux系统内置python2.7,而安装了anaconda后会得到其他版本python,在~/.bashrc配置环境变量后,终端调用python会优先搜索指定路径,即对如下配置,将调用anaconda下Python版本。

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export PATH=/home/user/anaconda3/bin:$PATH

解决办法是采用别名声明alias

将系统自带python声明为py2,将anaconda携带python声明为pyana。

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alias py2=/usr/bin/python2.7
alias pyana=/home/user/anaconda3/bin/python3.6

之后更新配置

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source ~/.bashrc

安装TensorFlow

建立专用运行环境

为TensorFlow创建单独使用的环境。

1
conda create -n tensorflow pip python=3.5

启动tensorflow环境

1
source activate tensorflow

关闭tensorflow环境

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source deactivate tensorflow

安装tensorflow

官方提供的安装方法需要访问google.api,但是国内被墙,没法下载相应软件包。可以直接pip install

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pip install tensorflow-gpu==1.5

为jupyter notebook创建虚拟环境

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2
#退出虚拟环境
conda install nb_conda

但是在调用中仍然无法调用tensorflow虚拟环境,原因在于jupyter对应于主环境下。可通过which jupyter验证。解决方案,在tensorflow环境下安装jupyteripython不能使用pip安装

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(tensorflow) conda install ipython
(tensorflow) conda install jupyter

本文标题:GPU下tensorflow相关环境配置

文章作者:Lumo Wang

发布时间:2018年08月01日 - 15:08

最后更新:2019年04月17日 - 20:04

原始链接:https://luameows.github.io/2018/08/01/记录-GPU下tensorflow相关环境配置/

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