CentOS7安装Tensorflow-GPU全攻略：Python3与NVIDIA驱动

"本资源是关于在CentOS系统上安装TensorFlow-GPU的详细步骤，由张桐在2019年7月24日编写。教程中提到的所有以$开头的命令都需要在终端中执行。主要内容包括Python3的安装、必要的工具安装以及显卡驱动的安装，为在CentOS环境下运行TensorFlow-GPU做准备。" 在CentOS系统中安装TensorFlow-GPU的过程分为几个关键步骤： 1. Python3安装：首先，为了支持TensorFlow，我们需要安装Python3.5.0。为此，我们需要安装`yum-utils`工具，它用于管理软件仓库和包的依赖关系。使用以下命令安装`yum-utils`： ``` sudo yum install yum-utils ``` 然后，使用`yum-builddep`来为Python3构建所需的环境，确保所有必要的依赖项都已安装： ``` sudo yum-builddep python ``` 接下来，从Python官方网站下载Python3.5.0的源代码包： ``` curl -O https://www.python.org/ftp/python/3.5.0/Python-3.5.0.tgz ``` 解压并进入源代码目录，运行`configure`，`make`和`sudo make install`以编译和安装Python： ``` tar xf Python-3.5.0.tgz cd Python-3.5.0 ./configure make sudo make install ``` 安装完成后，可以通过运行`python3`命令来验证Python3是否正确安装。 2. 显卡驱动安装：对于TensorFlow-GPU支持，需要安装与显卡兼容的NVIDIA驱动。首先，导入ELRepo的公钥，并安装`elrepo-release-7.0-2.el7.elrepo.noarch.rpm`来启用ELRepo源： ``` rpm --import https://www.elrepo.org/RPM-GPG-KEY-elrepo.org rpm -Uvh http://www.elrepo.org/elrepo-release-7.0-2.el7.elrepo.noarch.rpm ``` 使用`nvidia-detect`命令检查当前系统的显卡驱动版本，尽管找不到特定型号的显卡（例如 GTX2080）并不重要，主要确认显卡类型。根据系统中的显卡型号，下载与之匹配的NVIDIA驱动，驱动通常可以从NVIDIA官方网站获取。 3. 安装显卡驱动：下载适合的NVIDIA驱动后，按照下载的驱动文档指示进行安装。这通常涉及到解压缩驱动程序，然后运行特定的安装脚本来完成安装。 完成以上步骤后，系统应该已经具备了运行TensorFlow-GPU的基础环境。接下来，还需要安装CUDA和cuDNN库，这些是TensorFlow-GPU运行所必需的NVIDIA开发工具。安装这些库后，可以使用pip或者conda来安装TensorFlow-GPU的Python包，从而在CentOS环境中顺利运行GPU加速的TensorFlow。 请注意，由于TensorFlow的版本和NVIDIA驱动的版本可能会随着时间的推移而更新，因此在实际操作时，应查阅最新的官方文档，以确保使用的是兼容的版本。同时，安装过程中可能需要根据系统具体配置进行调整。