教人做家务的网站,中小企业如何建设网站,百度制作的wordpress工具,个人静态网页制作模板最近发现我之前在2080ti上运行好好的代码#xff0c;结果在3090上运行会卡住很久#xff0c;而且模型预测结果完全乱掉#xff0c;于是被迫研究了一天怎么在Ubuntu20.04安装CUDA、cuDNN、tensorflow2。
1.安装CUDA#xff08;包括CUDA驱动和CUDA toolkit#xff0c;注意此…最近发现我之前在2080ti上运行好好的代码结果在3090上运行会卡住很久而且模型预测结果完全乱掉于是被迫研究了一天怎么在Ubuntu20.04安装CUDA、cuDNN、tensorflow2。
1.安装CUDA包括CUDA驱动和CUDA toolkit注意此toolkit和通过conda或pip安装的cudatoolkit不是一个东西
谷歌搜索ubuntu install CUDA11.0 打开依次选择 运行下面的第一句指令下载CUDA安装包
接着运行第二个指令开始安装等待提示按步骤选择就行主要是下面这一步如果你已经安装了很高版本的CUDA Driver了的话就没必要选他了。 接着需要配置一下环境变量具体就是在根目录的.bashrc中的末尾添加两行代码
具体操作终端中输入vim .bashrc先输入i进入编辑模式在末尾添加下面两行其中具体是填写cuda-11.0还是cuda这要看你的/usr/local里面的文件夹是cuda还是cuda-11.0我的话因为装了好多个版本所以有cuda、cuda-11.0、cuda-11.2等等所以需要分清楚。添加之后点击”Esc“输入“:wq”保存并退出。 好了CUDA就装好了可以重启电脑后通过ncvv -V指令看一下CUDA版本如果最后一行显示11.0就说明装好了。 说明一下通过ncvv -V显示的CUDA版本和nvidia-smi显示的版本会不一致这不影响我们使用。 2.安装cuDNN
谷歌搜索cudnn archive 点击进入选一个既满足cuDNN8.0也满足CUDA11.0的选项点开下载linux_x86这个 就会下载一个tgz压缩包
使用指令tar -zxvf cudnn-11.0-linux-x64-v8.0.2.39.tgz进行安装安装完成后会在旁边生成一个cuda文件夹里面都是cudnn的文件。
然后需要手动将其中一些文件复制到./usr/local/cuda-11.0里面
1. cp cuda/lib64/* /usr/local/cuda-11.0/lib64/
2. cp cuda/include/* /usr/local/cuda-11.0/include/
好了cuDNN也装完了。 3. 安装tensorflow这个是最没技术含量的了
只需要写对版本就行我这一套操作流程是参考了从源代码构建 | TensorFlowhttps://tensorflow.google.cn/install/source?hlzh-cn#linux
里面“经过测试的构建配置”下“GPU”里面给出的一种已经被验证的组合 所以只需要pip install tensorflow2.4.0就大功告成了。
我们运行一下
import tensorflow as tf print(tf.__version__) print(GPU, tf.test.is_gpu_available()) print(Num GPUs Available: , len(tf.config.list_physical_devices(GPU)))
或者运行一下
python3 -c import os; os.environ[TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL] 3; import tensorflow as tf; print(Num GPUs Available: , len(tf.config.list_physical_devices(GPU))) 大功告成了
