在Linux(Debian)环境下搭建并运行GPU
首先通过以下命令查看是否GPU驱动成功:
注意:需要在bash终端输入 import tensorflow as tf
print(tf.test.is_gpu_available())
如果显示True证明成功运行, 显示false需要重新配置.
查看GPU显存情况:
1.查看GPU基本信息
nvidia-smi 2.设置 5 秒钟更新一次
watch -n nvidia-smi
所有软件的version都需要match上:
我目前cloud配置版本:
tensorflow-gpu == 2.1
CUDA == 10.1.
CUDNN == 7.6.
1.查看Tensorflow版本:
import tensorflow as tf
tf.__version__
2. 查看CUDA的版本 :
cat /usr/local/cuda/version.txt
3. 查看CUDNN的版本:
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A
4. 安装它们
1)安装tensorflow
$ pip install tensorflow # Python 2.7; CPU support (no GPU support) $ pip3 install tensorflow # Python .n; CPU support (no GPU support) $ pip install tensorflow-gpu # Python 2.7; GPU support $ pip3 install tensorflow-gpu # Python .n; GPU support 不加版本的话默认是最新版本,如果想下特定的版本可在tensorflow后面加上版本号,例如第一个可以写成pip install tensorflow==1.1.0
2) 安装CUDA
少走弯路,参考官网: https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html
强烈建议: distribution-specific packages (RPM and Deb packages)方法
download package: http://developer.nvidia.com/cuda-downloads
3) 安装cuDNN
少走弯路,参考官网:: https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/index.html
强烈建议: Installing From A Debian File 方法
download package: https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
4) 安装玩之后重新检查是否为True.
5. 赠送: scp上传文件格式
安装的时候有能需要把文件下载到本地, 然后通过scp上传到云端进行安装, 以下是方法:
1) 从本地上传云端
scp local_file remote_username@remote_ip:remote_folder
例子: scp xwang4@198.129.86.87:/home/xwang4/set_env.sh /Users/charlottewang/Desktop/
2) 云端下载到本地
scp remote_username@remote_ip:remote_folder local_file
例子: scp /Users/charlottewang/Desktop/test.txt xwang4@198.129.86.87:/home/xwang4/set_env.sh
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