Ubuntu18.04 + CUDA10.0 + tensorflow-gpu 安装过程
简介
这篇博客Ubuntu16.04+CUDA9+tensorflow的安装流程。不过,随着软件不断更新,现在Ubuntu18.04已经逐渐成为客户端的主流,加上tf开始支持CUDA10,在这里在介绍一下新的教程。
看一下tensorflow官方版本的支持
确定安装1.13.1的版本
安装CUDA10.0
下载CUDA10:https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1804&target_type=deblocal
转到下载的目录执行:
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804-10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-1_amd64.deb
sudo apt-key add /var/cuda-repo-10-0-local-10.0.130-410.48/7fa2af80.pub
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda
在当前终端设置环境变量:
export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
安装cuDNN 7.4
在这里下载cuDNN7.4:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
需要登录下载
然后在下载目录下执行:
sudo dpkg -i libcudnn7_7.4.2.24-1+cuda10.0_amd64.deb
安装Tensorflow-GPU版本
这里默认是python3的环境。
转到home下,执行:
sudo apt-get install python3-pip python3-dev python-virtualenv
确保安装了基本的工具。
之后,执行创建虚拟环境的命令:
virtualenv --system-site-packages -p python3 ~/tensorflow
激活虚拟环境:
source ~/tensorflow/bin/activate
更新pip 无锡妇科医院 http://www.bhnnk120.com/
easy_install -U pip
在虚拟环境下,执行安装:
pip3 install --upgrade tensorflow-gpu
之后需要确认安装NVIDIA驱动!!
sudo ubuntu-drivers autoinstall
测试安装,在当前终端下,vim test.py,并添加内容:
import tensorflow as tf
import numpy as np
x = tf.placeholder("float",shape=[None,1])
W = tf.Variable(tf.zeros([1,1]))
b = tf.Variable(tf.zeros([1]))
y = tf.matmul(x,W) +b
y_ = tf.placeholder("float",[None,1])
cost = tf.reduce_sum(tf.pow((y_-y),2))
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.001).minimize(cost)
init = tf.initialize_all_variables()
sess = tf.Session()
sess.run(init)
All_x = np.empty(shape=[1,1])
All_y = np.empty(shape=[1,1])
for i in range(1000):
x_s = np.random.rand(1,1)
y_s = np.dot([[0.33]],np.random.rand(1,1)) + 0.33
feed = {x: x_s, y_: y_s}
sess.run(train_step,feed_dict=feed)
print("After %d iteration:"%i)
print("W : %f"%sess.run(W))
print("b : %f"%sess.run(b))
All_x = np.concatenate((All_x,x_s))
All_y = np.concatenate((All_y,y_s))
print(All_x)
print(All_y)
之后,执行:
python3 test.py
看到一系列的输出,表示安装成功!!