tensorflow2.12.0安装cuda

时间: 2023-06-25 16:02:40 浏览: 112
安装 CUDA 需要以下几个步骤: 1. 检查你的 GPU 是否支持 CUDA。可以在这里查看 NVIDIA 官方支持的 GPU 列表:https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 2. 下载并安装 CUDA Toolkit。你可以在 NVIDIA 的官网上下载适合你的操作系统和 GPU 的 CUDA Toolkit:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 3. 配置环境变量。在你的操作系统中配置以下环境变量: - `PATH`: 添加 CUDA Toolkit 的 bin 目录路径 - `LD_LIBRARY_PATH`: 添加 CUDA Toolkit 的 lib64 目录路径 4. 安装 cuDNN。cuDNN 是 NVIDIA 提供的用于加速深度学习的库,需要在 CUDA 安装完成后单独安装。你可以在 NVIDIA 的官网上下载适合你的操作系统和 CUDA 版本的 cuDNN:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive - 下载对应版本的 cuDNN 压缩包 - 解压缩 cuDNN 压缩包 - 将解压缩后的 cuDNN 文件复制到 CUDA Toolkit 的安装目录中,比如 `/usr/local/cuda-11.0/` 5. 验证安装是否成功。可以使用以下命令验证 CUDA 和 cuDNN 是否安装成功: ```sh nvcc --version # 查看 CUDA 版本 cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 # 查看 cuDNN 版本 ``` 安装完成后就可以在 TensorFlow 中使用 GPU 加速了。

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whl
自编译tensorflow: 1.python3.5,tensorflow1.12; 2.支持cuda10.0,cudnn7.3.1,TensorRT-5.0.2.6-cuda10.0-cudnn7.3; 3.支持mkl,无MPI; 软硬件硬件环境:Ubuntu16.04,GeForce GTX 1080 配置信息: hp@dla:~/work/ts_compile/tensorflow$ ./configure WARNING: --batch mode is deprecated. Please instead explicitly shut down your Bazel server using the command "bazel shutdown". You have bazel 0.19.1 installed. Please specify the location of python. [Default is /usr/bin/python]: /usr/bin/python3 Found possible Python library paths: /usr/local/lib/python3.5/dist-packages /usr/lib/python3/dist-packages Please input the desired Python library path to use. Default is [/usr/local/lib/python3.5/dist-packages] Do you wish to build TensorFlow with XLA JIT support? [Y/n]: XLA JIT support will be enabled for TensorFlow. Do you wish to build TensorFlow with OpenCL SYCL support? [y/N]: No OpenCL SYCL support will be enabled for TensorFlow. Do you wish to build TensorFlow with ROCm support? [y/N]: No ROCm support will be enabled for TensorFlow. Do you wish to build TensorFlow with CUDA support? [y/N]: y CUDA support will be enabled for TensorFlow. Please specify the CUDA SDK version you want to use. [Leave empty to default to CUDA 10.0]: Please specify the location where CUDA 10.0 toolkit is installed. Refer to README.md for more details. [Default is /usr/local/cuda]: /usr/local/cuda-10.0 Please specify the cuDNN version you want to use. [Leave empty to default to cuDNN 7]: 7.3.1 Please specify the location where cuDNN 7 library is installed. Refer to README.md for more details. [Default is /usr/local/cuda-10.0]: Do you wish to build TensorFlow with TensorRT support? [y/N]: y TensorRT support will be enabled for TensorFlow. Please specify the location where TensorRT is installed. [Default is /usr/lib/x86_64-linux-gnu]:/home/hp/bin/TensorRT-5.0.2.6-cuda10.0-cudnn7.3/targets/x86_64-linux-gnu Please specify the locally installed NCCL version you want to use. [Default is to use https://github.com/nvidia/nccl]: Please specify a list of comma-separated Cuda compute capabilities you want to build with. You can find the compute capability of your device at: https://developer.nvidia.com/cuda-gpus. Please note that each additional compute capability significantly increases your build time and binary size. [Default is: 6.1,6.1,6.1]: Do you want to use clang as CUDA compiler? [y/N]: nvcc will be used as CUDA compiler. Please specify which gcc should be used by nvcc as the host compiler. [Default is /usr/bin/gcc]: Do you wish to build TensorFlow with MPI support? [y/N]: No MPI support will be enabled for TensorFlow. Please specify optimization flags to use during compilation when bazel option "--config=opt" is specified [Default is -march=native -Wno-sign-compare]: Would you like to interactively configure ./WORKSPACE for Android builds? [y/N]: Not configuring the WORKSPACE for Android builds. Preconfigured Bazel build configs. You can use any of the below by adding "--config=" to your build command. See .bazelrc for more details. --config=mkl # Build with MKL support. --config=monolithic # Config for mostly static monolithic build. --config=gdr # Build with GDR support. --config=verbs # Build with libverbs support. --config=ngraph # Build with Intel nGraph support. --config=dynamic_kernels # (Experimental) Build kernels into separate shared objects. Preconfigured Bazel build configs to DISABLE default on features: --config=noaws # Disable AWS S3 filesystem support. --config=nogcp # Disable GCP support. --config=nohdfs # Disable HDFS support. --config=noignite # Disable Apacha Ignite support. --config=nokafka # Disable Apache Kafka support. --config=nonccl # Disable NVIDIA NCCL support. Configuration finished 编译: hp@dla:~/work/ts_compile/tensorflow$ bazel build --config=opt --config=mkl --verbose_failures //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package 卸载已有tensorflow: hp@dla:~/temp$ sudo pip3 uninstall tensorflow 安装自己编译的成果: hp@dla:~/temp$ sudo pip3 install tensorflow-1.12.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl

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