tensorflow-gpu安装过程
差别
这里会显示出您选择的修订版和当前版本之间的差别。
| 两侧同时换到之前的修订记录 前一修订版 后一修订版 | 前一修订版 | ||
|
tensorflow-gpu安装过程 [2019/06/25 19:16] admin |
tensorflow-gpu安装过程 [2020/02/01 21:41] (当前版本) |
||
|---|---|---|---|
| 行 3: | 行 3: | ||
| 创建日期 星期三 01 五月 2019 | 创建日期 星期三 01 五月 2019 | ||
| - | **注意：Linux系统默认安装、加载的是开源显卡驱动-nouveau** | ||
| - | 查看计算机的显卡是否支持CUDA套件。 | ||
| + | ===== 1.安装CUDA和显卡驱动 ===== | ||
| + | ---- | ||
| + | 注意：Linux系统默认安装、加载的是开源显卡驱动-nouveau | ||
| + | ==== a.查看计算机的显卡是否支持CUDA套件 ==== | ||
| + | |||
| - | 去NVIDIA官网上下载CUDA9.2 run(local)文件。 | ||
| - | |||
| - | |||
| - | 安装CUDA9.2（此过程中同时安装NVIDIA显卡驱动程序）。 | ||
| + | ==== b.去NVIDIA官网上下载CUDA9.2 run(local)文件 ==== | ||
| + | |||
| + | ==== c.安装CUDA9.2（同时安装NVIDIA显卡驱动程序） ==== | ||
| + | <code> | ||
| 1. 开机时对启动选项进行修改：按 "e" linux一行添加 nouveau.modeset=0 init 3（不使用nouveau开源显卡驱动，进入完全多用户模式） | 1. 开机时对启动选项进行修改：按 "e" linux一行添加 nouveau.modeset=0 init 3（不使用nouveau开源显卡驱动，进入完全多用户模式） | ||
| 行 25: | 行 28: | ||
| - | 4.将新安装的cuda-9.2可执行文件、库路径加入系统变量和库路径中；（nvcc -V`命令检验CUDA套件是否安装正确）。 | + | 4.将新安装的cuda-9.2可执行文件、库路径加入系统变量和库路径中；（`nvcc -V`命令检验CUDA套件是否安装正确）。 |
| 行 33: | 行 36: | ||
| 6.重启系统，操作系统会重新加载nouveau驱动程序，类似第一步添加nouveau.modeset=0，操作系统则会记载、使用NVIDIA显卡驱动，此时nvidia-smi 正常显示出显卡的信息； | 6.重启系统，操作系统会重新加载nouveau驱动程序，类似第一步添加nouveau.modeset=0，操作系统则会记载、使用NVIDIA显卡驱动，此时nvidia-smi 正常显示出显卡的信息； | ||
| + | 注意：安装CUDA显卡驱动时，会在/etc/modprobe.d/目录下自动生成nvidia-installer-disable-nouveau.conf文件来禁用nouveau驱动程序。但有时会出现禁用后仍然加载nouveau驱动程序，此时使用```sudo update-initramfs -u```命令重新生成 kernel initramfs即可。 | ||
| + | </code> | ||
| + | ===== 2.安装Tensorflow-gpu ===== | ||
| - | - 安装Tensorflow-gpu | ||
| ------------------ | ------------------ | ||
| + | <code> | ||
| 从源码编译 | 从源码编译 | ||
| - | - 安装Bzeal编译工具：先下载bazel可执行脚本（本文中使用的文件名是bazel-0.15.0-installer-linux-x86_64.sh)。然后在可执行脚本文件目录下用 `./bazel-0.15.0-installer-linux-x8664.sh --user`命令进行安装。 | + | 安装Bzeal编译工具：先下载bazel可执行脚本（本文中使用的文件名是bazel-0.15.0-installer-linux-x86_64.sh)。然后在可执行脚本文件目录下用 `./bazel-0.15.0-installer-linux-x8664.sh --user`命令进行安装。 |
| - | - 下载tensorflow源文件，进入源文件目录。 | + | 下载tensorflow源文件，进入源文件目录。 |
| - | - 执行`./configure`命令，按需求进行配置。 | + | 执行`./configure`命令，按需求进行配置。 |
| - | - 执行```bazel build --jobs=4 --config=opt //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package```命令编译pip包，其中的`--job`选项会限制bazel编译时的任务数，一般不需要指明该选项，bazel会调用计算机的所有资源进行编译。但是计算量很大，容易导致死机，所以可以添加上任务数的限制来防止这种情况。 | + | 执行```bazel build --jobs=4 --config=opt //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package```命令编译pip包，其中的`--job`选项会限制bazel编译时的任务数，一般不需要指明该选项，bazel会调用计算机的所有资源进行编译。但是计算量很大，容易导致死机，所以可以添加上任务数的限制来防止这种情况。 |
| 注意：编译过程中可能会提示编译错误，编译停止。忽略错误，重新继续编译。（错误一般是编译器内部错误、电脑卡死，这一般是内存不够导致的，linux添加swapfile可以有效解决；某个文件未被创建、有价值，多线程编译使得相互依赖的编译结果不同步生成导致这个错误） | 注意：编译过程中可能会提示编译错误，编译停止。忽略错误，重新继续编译。（错误一般是编译器内部错误、电脑卡死，这一般是内存不够导致的，linux添加swapfile可以有效解决；某个文件未被创建、有价值，多线程编译使得相互依赖的编译结果不同步生成导致这个错误） | ||
| - | - 执行`bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg`命令在/tmp/tensorflow_pkg目录下生成whl python安装包，最后执行`pip3 install XXX.whl`命令完成安装即可。 | + | 执行`bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg`命令在/tmp/tensorflow_pkg目录下生成whl python安装包，最后执行`pip3 install XXX.whl`命令完成安装即可。 |
| Reference:http://www.python36.com/how-to-install-tensorflow-gpu-with-cuda-9-2-for-python-on-ubuntu/ | Reference:http://www.python36.com/how-to-install-tensorflow-gpu-with-cuda-9-2-for-python-on-ubuntu/ | ||
| 行 73: | 行 78: | ||
| conda install --use-local your-pkg-name | conda install --use-local your-pkg-name | ||
| + | </code> | ||
tensorflow-gpu安装过程.1561461397.txt.gz · 最后更改: 2020/02/01 21:40 (外部编辑)
除额外注明的地方外，本维基上的内容按下列许可协议发布： CC Attribution-Share Alike 4.0 International
