CentOS7搭建LinuxGPU服務器的教程

CentOS 7搭建Linux GPU服務器的步驟，供大家參考，具體內容如下

讓客戶滿意是我們工作的目標，不斷超越客戶的期望值來自于我們對這個行業(yè)的熱愛。我們立志把好的技術通過有效、簡單的方式提供給客戶，將通過不懈努力成為客戶在信息化領域值得信任、有價值的長期合作伙伴，公司提供的服務項目有：域名注冊、網(wǎng)站空間、營銷軟件、網(wǎng)站建設、高昌網(wǎng)站維護、網(wǎng)站推廣。

1. CUDA Toolkit的安裝

到https://developer.nvidia.com/cuda-gpus查詢GPU支持的CUDA版本：

到https://developer.nvidia.com/cuda-downloads，根據(jù)操作系統(tǒng)選擇下載相應的CUDA Toolkit版本，下載的是一個.run文件，下載完成后以root用戶直接運行該文件安裝。

安裝結束以后。運行：

如果列出了GPU狀態(tài)信息，表明安裝成功：

2. cuDNN的安裝

TensorFlow對神經(jīng)網(wǎng)絡的加速通過cuDNN庫實現(xiàn)，所以首先去https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive，根據(jù)CUDA的版本下載相應版本的cuDNN，也是一個.run文件，下載完成后直接運行。

3. TensorFlow的安裝

為了在安裝過程中不出現(xiàn)版本沖突等問題，建議先安裝Anoconda。到https://www.anaconda.com/download/#linux下載后，運行.sh文件安裝。

然后使用下面的命令安裝TensorFlow：

conda create -n tensorflow python=2.7
source activate tensorflow
export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.11.0rc1-cp27-none-linux_x86_64.whl
pip install --ignore-installed --upgrade $TF_BINARY_URL

依次輸入：

source activate tensorflow
python

import tensorflow as tf
import pandas as pd
tf.__version__

如果沒有報錯，則表明安裝成功：

以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持創(chuàng)新互聯(lián)。

名稱欄目：CentOS7搭建LinuxGPU服務器的教程
網(wǎng)頁URL：http://bm7419.com/article16/iehhgg.html

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