1.首先,默认你已经装了适合你的显卡的nvidia驱动。

到  http://www.nvidia.com/Download/index.aspx 搜索你的显卡需要的驱动型号

那么接下来就是cuda的安装。

2.安装 CUDA 9.0
参考:https://blog.csdn.net/QLULIBIN/article/details/78714596#commentBox
里面写得很详细,按步骤安装成功

3.安装NVIDIA cuDNN
参考:https://www.cnblogs.com/pertor/p/8733010.html
登录官网下载cuDNN
这个需要申请账号,注册后进入官网,
下载链接:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download,需要注册之后才能打开,这里我们选择 cuDNN v7.1.1 (Feb 28, 2018), for CUDA 9.0,

然后选择 某个合适的版本,如cuDNN v7.1.1 Library for Linux,如图所示:

下载之后解压安装,执行以下步骤:

 tar -zxvf cudnn-9.0-linux-x64-v7..tgz
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/ -d
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
---------------------

执行完如上命令之后,cuDNN 就安装好了,这时我们可以发现在 /usr/local/cuda/include 目录下就多了 cudnn.h 头文件。

终端中执行nvcc -V 显示如下信息则表示成功

 ~$ nvcc -V
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) - NVIDIA Corporation
Built on Fri_Sep__1_21::03_CDT_2017
Cuda compilation tools, release 9.0, V9.0.176

4。安装anaconda

5.安装tensorflow-gpu
启动anaconda3创建需要安装tensorflow的环境
(1)在终端输入:

anaconda-navigator

第一次启动会比较慢。
(2)点击Environments,后选择base(root)右面的右三角,然后选择open terminal
(3)在终端输入

 conda create -n tensorflow pip python=3.5

然后依据提示键入y
(4)输入以下代码激活tensorflow环境

source activate tensorflow

当不使用tensorflow时,关闭tensorflow环境,命令为:deactivate

(5)pip安装tensorflow-gpu

pip install tensorflow-gpu==1.9.

终端输入python,进入python命令行后输入:

  1. import tensorflow as tf
  2. hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
  3. sess = tf.Session()
  4. print(sess.run(hello))

没有报错表示安装成功。

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