tensorflow-gpu安装过程

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--- tensorflow-gpu安装过程 [2019/06/26 09:17]
admin
+++ tensorflow-gpu安装过程 [2020/02/01 21:41] (当前版本)
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 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 ====
+==== 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 ====
+==== b.去NVIDIA官网上下载CUDA9.2 run(local)文件 ====
-==== 安装CUDA9.2（同时安装NVIDIA显卡驱动程序） ====
+==== c.安装CUDA9.2（同时安装NVIDIA显卡驱动程序） ====
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 . 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）
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 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）
-- 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/

tensorflow-gpu安装过程.1561511827.txt.gz · 最后更改: 2020/02/01 21:40 (外部编辑)