Tensorflow & CUDA

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pip环境和conda环境中TensorFlow及对应版本的CUDA和cuDNN的安装

环境：

操作系统：Ubunty 20.04

GPU：RTX2080Ti x2

python：3.7

pip环境

CUDA:

  • 在官网下载cuda_10.0.130_410.48_linux.run

  • 在ubuntu20.04中，系统自带gcc版本高于CUDA要求的版本，安装时跳过版本检查即可

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      $ sudo bash cuda_10.0.130_410.48_linux.run --override

  • 安装完成以后添加CUDA到环境变量

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      向 ~/.bashrc 中添加：
	export  PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin:$PATH
	export  LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64$LD_LIBRARY_PATH
    
然后在终端： source ~/.bashrc

  • nvcc -V 可以查看CUDA版本，检查是否正确安装

cuDNN:

  • 解压到当前目录

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      $ tar -xzvf cudnn-10.0-linux-x64-v7.6.5.32.tgz

  • 复制cuDNN头文件

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      $ sudo cp cuda/include/* /usr/local/cuda-10.0/include/

  • 复制cuDNN库

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      $ sudo cp cuda/lib64/* /usr/local/cuda-10.0/lib64/

  • 添加可执行权限

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      $ sudo chmod +x /usr/local/cuda-10.0/include/cudnn.h
$ sudo chmod +x /usr/local/cuda-10.0/lib64/libcudnn*

  • 校验是否安装成功

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      $ cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

    • 成功则会出现如下信息：

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      #define CUDNN_MAJOR 7
#define CUDNN_MINOR 6
#define CUDNN_PATCHLEVEL 5
--
#define CUDNN_VERSION (CUDNN_MAJOR * 1000 + CUDNN_MINOR * 100 + CUDNN_PATCHLEVEL)
    
#include "driver_types.h"
tensorflow:
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$ sudo pip3 install tensorflow-gpu==2.0.0beta0

conda环境

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$ conda install cudatoolkit=10.1
$ conda install cudnn=7.6
$ conda install tensorflow-gpu=2.1