编辑
2019-05-09
深度学习
00
请注意,本文编写于 1823 天前,最后修改于 655 天前,其中某些信息可能已经过时。

目录

驱动
禁用nouveau驱动
查看可用驱动
查看正在使用的驱动
查看显卡的使用情况
版本选择
测试
测试CUDA
测试cuDNN
测试Tensorflow-gpu

前些天搞深度学习的ai换脸,准备把香蕉君和蔡徐坤的脸换一下,一开始用的cpu跑,但是太慢了,扛不住,想了想买了张矿卡p106-90,这下子可好了我的乖乖,安装驱动和库搞了很久,所以记录一下。

安装环境版本
Ubuntu18.04
CUDA10.0
cuDNN7.4
Tensorflow-gpu1.13.1
python3.6

其中python用了virtualenv,其实用conda也蛮好的,但是我头铁没有用。

驱动

对于nvidia显卡,首先是要禁用默认的nouveau驱动再安装nvidia官方驱动的,两种公用就会导致很奇怪的问题,我是进不去gnome了,没办法在恢复模式删了驱动才好。

禁用nouveau驱动

bash
echo "blacklist nouveau" >> /etc/modprobe.d/blacklist.conf echo "options nouveau modeset=0" >>/etc/modprobe.d/blacklist.conf rmmod nouveau

查看可用驱动

bash
ubuntu-drivers devices

查看正在使用的驱动

bash
lshw -c video

其中configuration后面的driver就是正在使用的驱动了

查看显卡的使用情况

bash
nvidia-smi //查看一次 watch -n 0.1 nvidia-smi //每个0.1s刷新一次

版本选择

不用的tensorflow-gpu版本支持的cuda的版本是不一样的,所以都要一一对应,一定要看好。

测试

安装完了一定要测试一下都能不能用

测试CUDA

Samples目录,编译相关程序,运行即可

测试cuDNN

Samples目录,编译相关程序,运行即可

测试Tensorflow-gpu

python3
import tensorflow as tf sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
如果对你有用的话,可以打赏哦
打赏
ali pay
wechat pay

本文作者:mereith

本文链接:

版权声明:本博客所有文章除特别声明外,均采用 BY-NC-SA 许可协议。转载请注明出处!