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关于云计算:Anaconda3CUDA101CUDNN76TensorFlow26安装Ubuntu16

jiezi

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本篇概览

  • 本篇记录了本人在 Ubuntu 16.04.7 LTS 零碎上搭建 TensorFlow2 开发环境的过程，用于未来重装时的参考
  • 硬件是 2018 年购买的惠普暗隐精灵 3 代，显卡 GTX1060，曾经装置了 Ubuntu16 LTS 桌面版
  • 执行本篇操作前须要装置 Nvidia 的驱动，详情请参考《Ubuntu16 装置 Nvidia 驱动 (GTX1060 显卡)》
  • 查看驱动信息，如下图，可见 CUDA 版本是 <font color=”red”>10.1</font>

版本匹配

  • 去 tensorflow 官网查看版本匹配关系，地址：https://tensorflow.google.cn/…
  • 如下图，在我的电脑上有三个适合的版本：

装置

  • 留神：接下来的所有操作 <font color=”red”> 并未应用 </font>root 账号
  • 下载 anaconda3，地址：https://www.anaconda.com/prod…，如下图，可见官网最新版本对应的 Python 是 3.8，合乎后面的 TensorFlow 版本匹配表中的 Python 版本，所以，就下载最新版吧（此刻是 <font color=”blue”>2021.05</font> 版）

  • 因为集体习惯，我的操作都是在 MacBook 上近程 SSH 到 Ubuntu16 电脑上操作的，和在本地执行命令行并无区别，您能够随便
  • 减少可执行权限：
chmod a+x Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh
  • 运行：
bash Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh
  • 依照提醒输出回车：

  • 翻阅文档，依照要求输出 <font color=”blue”>yes</font>：

  • 是否初始化，输出 <font color=”blue”>yes</font>：

  • 装置实现：

  • 退出 ssh 从新登录，输出 python 即可进入 anaconda 环境的 python：
(base) will@ubuntu-hp:~$ python
Python 3.8.8 (default, Apr 13 2021, 19:58:26)
[GCC 7.3.0] :: Anaconda, Inc. on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
  • 创立新的 conda 环境，名为 <font color=”blue”>py38</font>：
conda create -n py38 python=3.8.8
  • 激活 py38：
conda activate py38
  • 装置指定版本的 tensorflow，指定国内源以放慢下载速度：
pip install tensorflow-gpu==2.3.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
  • 装置 CUDA：
conda install cudatoolkit=10.1 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/linux-64/
  • 装置 cudnn：
conda install cudnn=7.6.5
  • 装置实现，接下来验证一下是否 GPU 版的 TensorFlow 是否装置胜利

验证

  • 退出 ssh，从新登录
  • 查看有哪些 conda 环境，以及正在应用哪个，输出命令 <font color=”blue”>conda info –e</font>，如下，星号所在的行示意正在应用的是 base 环境，并非咱们要用的 py38：
(base) will@ubuntu-hp:~$ conda info --e
# conda environments:
#
base                  *  /home/will/anaconda3
py38                     /home/will/anaconda3/envs/py38
  • 执行 <font color=”blue”>source activate py38</font> 即可切换到 py38 环境
  • 间接输出 <font color=”blue”>python</font> 进入 python 交互模式
  • 导入 tensorflow：
import tensorflow as tf
  • 显示导入胜利：
2021-10-08 23:08:55.391471: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:48] Successfully opened dynamic library libcudart.so.10.1
  • 以下代码示意查看 tensorflow 是否失去 CUDA 反对，反对就会返回 True，否则返回 false：
tf.test.is_built_with_cuda()
  • 以下代码示意查看 tensorflow 是否获取到 GPU：
tf.test.is_gpu_available()
  • 如果能获取到会返回 Ture，并且输入的局部日志信息如下，可见显卡信息已胜利取到：
2021-10-08 23:09:34.367795: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_gpu_executor.cc:982] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero
2021-10-08 23:09:34.368110: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1402] Created TensorFlow device (/device:GPU:0 with 5088 MB memory) -> physical GPU (device: 0, name: GeForce GTX 1060 6GB, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 6.1)
True
  • 作为比照，下图是 MabBook 上的 CPU 版本 TensorFlow 执行后果：

  • 至此，装置实现。

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