CentOS7怎么搭建LinuxGPU服务器-创新互联
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到查询gpu支持的cuda版本:
到,根据操作系统选择下载相应的cuda toolkit版本,下载的是一个.run文件,下载完成后以root用户直接运行该文件安装。
安装结束以后。运行:
复制代码 代码如下:
nvidia-smi
如果列出了gpu状态信息,表明安装成功:
2. cudnn的安装
tensorflow对神经网络的加速通过cudnn库实现,所以首先去https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive,根据cuda的版本下载相应版本的cudnn,也是一个.run文件,下载完成后直接运行。
3. tensorflow的安装
为了在安装过程中不出现版本冲突等问题,建议先安装anoconda。到https://www.anaconda.com/download/#linux下载后,运行.sh文件安装。
然后使用下面的命令安装tensorflow:
conda create -n tensorflow python=2.7 source activate tensorflow export tf_binary_url=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.11.0rc1-cp27-none-linux_x86_64.whl pip install --ignore-installed --upgrade $tf_binary_url
依次输入:
source activate tensorflow python import tensorflow as tf import pandas as pd tf.__version__
如果没有报错,则表明安装成功:
到此,关于“CentOS7怎么搭建Linux GPU服务器”的学习就结束了,希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习,快去试试吧!若想继续学习更多相关知识,请继续关注创新互联网站,小编会继续努力为大家带来更多实用的文章!
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