基于Ubuntu20.04 GTX960搭建TensorFlow

• 基礎(chǔ):
• • 獲取電腦的顯卡驅(qū)動型號
• CUNN的配置

基礎(chǔ):

• PC:ubuntu 20.04
• 顯卡:GTX 960m

獲取電腦的顯卡驅(qū)動型號

CUNN地址
CUDA-ToolKit
CUDA-ToolKit安裝方式

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubuntu2004.pin sudo mv cuda-ubuntu2004.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600 sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/7fa2af80.pub sudo add-apt-repository "deb https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/ /" sudo apt-get update sudo apt-get -y install cuda

通過nvcc -v獲取PC是否已經(jīng)安裝成功CUDA

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2021 NVIDIA Corporation Built on Sun_Aug_15_21:14:11_PDT_2021 Cuda compilation tools, release 11.4, V11.4.120 Build cuda_11.4.r11.4/compiler.30300941_0

確認電腦已經(jīng)安裝成功ToolKit
通過nvidia-smi獲取PC是否安裝成功顯卡驅(qū)動

Sat Sep 11 16:57:40 2021 +-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 470.63.01 Driver Version: 470.63.01 CUDA Version: 11.4 | |-------------------------------+----------------------+----------------------+ | GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | | | | MIG M. | |===============================+======================+======================| | 0 NVIDIA GeForce ... Off | 00000000:01:00.0 Off | N/A | | N/A 37C P8 N/A / N/A | 64MiB / 4046MiB | 0% Default | | | | N/A | +-------------------------------+----------------------+----------------------++-----------------------------------------------------------------------------+ | Processes: | | GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory | | ID ID Usage | |=============================================================================| | 0 N/A N/A 984 G /usr/lib/xorg/Xorg 56MiB | | 0 N/A N/A 1383 G /usr/bin/gnome-shell 6MiB | +-----------------------------------------------------------------------------+

備注:ubuntu20.04可以通過軟件和更新->附加驅(qū)動安裝對應(yīng)的官方驅(qū)動,這樣簡單些
備注:如果失敗,請查看下是不是PC上的安全模式?jīng)]有別關(guān)閉

然后根據(jù)需求的nvidia-smi獲取的信息CUDA Version了解到對應(yīng)的CUDA版本
安裝成功后,下載對應(yīng)的CUNN版本,對應(yīng)的下載頁面上對應(yīng)版本的信息,下載

CUNN的配置

• 解壓縮 cudnn-11.4-linux-x64-v8.2.2.26.tgz

tar -xzvf cudnn-11.4-linux-x64-v8.2.2.26.tgz sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-11.4/include sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-11.4/lib64 sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.4/include/cudnn.h sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.4/lib64/libcudnn*

以上:僅僅是對于已有經(jīng)歷做了一個初步的記錄,實際操作過程中,走了很多錯誤步驟,其中是否對于結(jié)果產(chǎn)生影響,個人能力有限,無法對比驗證

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的基于Ubuntu20.04 GTX960m搭建cudacunn的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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