乌班图安装gpuocelot-master详细步骤

在Ubuntu上安装GPU-Ocelot（用于运行TensorFlow Serving GPU版本的高性能适配器）通常需要几个步骤。请注意，这里假设你已经有一个支持CUDA和cuDNN的GPU环境，并且拥有root权限。以下是安装的基本流程：

1. **更新系统**:

   sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade

2. **安装依赖库**:
- CUDA Toolkit (如果尚未安装)

   sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit

- cuDNN (如果有特定版本需求，可以从NVIDIA官网下载并安装）

   sudo cp /path/to/cudnn/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
   sudo ln -s /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/include/

3. **安装Python依赖**:

   pip install tensorflow-gpu

4. **克隆GPU-Ocelot仓库**:

   git clone https://github.com/NVIDIA/gpu ocelot
   cd gpu

5. **构建和安装**:
- 如果你是从源码编译，进入`master`分支并编译：

     git checkout master
     python setup.py build
     sudo python setup.py install

- 或者，如果你想要使用pip安装预编译的whl文件，你可以尝试查找并下载适合自己系统的版本：

     pip install git+https://github.com/NVIDIA/gpu-oceLOT.git@master

6. **验证安装**:
运行一些基本的GPU示例测试GPU-Ocelot是否成功安装：

   python -c "import tensorflow as tf; print(tf.test.is_gpu_available())"