CentOS上配置图像识别TensorFlow环境：Nvidia驱动与CUDA安装指南

本篇文档详细介绍了在CentOS 7.4.1708环境中进行图像识别系统开发，特别是针对Nvidia GPU的支持所需的环境配置步骤。以下是主要内容的详细解读： 1. Nvidia驱动安装 - Nvidia官方安装指南是配置的第一步，可以从 <https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/> 下载最新的CUDA安装包，确保选择与你的硬件和Linux内核兼容的版本。 - 使用`ispci | grep -invidia`命令来查看你的显卡信息，确认其型号以选择相应的驱动。 2. 检查Linux内核兼容性 - 确保Linux内核支持CUDA，这可以通过CUDA官方网站查找支持的版本列表。然后根据内核版本下载并安装对应的Nvidia驱动。 3. 环境准备 - 安装EPEL（Extra Packages for Enterprise Linux）软件仓库，以获取更多软件包，如`yum install epel-release`。 - 针对可能存在的gcc版本问题，推荐安装低版本的gcc和gcc-c++，例如`yum install gcc+gcc-c++`，并检查版本是否正确。 4. 安装与GPU匹配的kernel源码 - 通过`yum install kernel-devel-$(uname -r) kernel-headers-$(uname -r)`安装与当前内核版本匹配的kernel源码。如果 yum无法获取，需手动从官网下载。 5. 屏蔽Nouveau显卡驱动 - 在CentOS 7中，有两种方法来禁用Nouveau驱动以避免冲突： - 方法一：修改grub配置文件`/etc/default/grub`，加入`rd.driver.blacklist=nouveau nouveau.modeset=0`，然后执行`grub2-mkconfig -o /boot/grub2/grub.cfg`，再编辑`/etc/modprobe.d/blacklist.conf`禁用nouveau。 - 方法二：直接在`/usr/lib/modprobe.d/dist-blacklist.conf`或`/lib/modprobe.d/blacklist.conf`（视具体路径而定）中添加`blacklist nouveau`。 通过这些步骤，你将为图像识别系统的开发环境提供坚实的基础，包括了Nvidia GPU驱动的安装、内核兼容性检查、必要的库和工具安装，以及对Nouveau驱动的适当管理，从而确保TensorFlow或PyTorch在Nvidia GPU上的高效运行。在实际操作时，请确保按照文档中的顺序和提示逐步进行，以避免潜在的问题。