环境

  • python3.5
  • tensorflow 1.3
  • VUDA  8.0
  • cuDNN V6.0

1、确保GPU驱动已经安装

  • lspci | grep -i nvidia 通过此命令可以查看GPU信息
  • nvidia-smi 可以查看英伟达显卡信息

确保gcc安装

  • gcc -v

3、确保安装ssh

  • yum install openssh-server

4、确保安装kernel

  • sudo yum install kernel-devel-$(uname -r) kernel-headers-$(uname -r)

CUDA 环境配置

安装

5.2 配置

  • 添加下面配置到/etc/profile 或/etc/bashrc
  • $ export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH
  • $ export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

5.3 验证

  • nvcc -V
  • sample 中含有一个device的检测文件,make 然后执行就可以检测(如果安装正常)

5.4 cuDNN配置

  • 注意:这个地方使用的是Download cuDNN v6.0 (April 27, 2017), for CUDA 8.0,其它的for CUDA 8.0 有坑
  • tar -zxvf cudnn-6.5-linux-x64-v2.tgz
  • sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
  • sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
  • sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

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