ubuntu20.04、cuda11.1:tensorflow安装--pytorch安装
2021/10/16 7:17:47
本文主要是介绍ubuntu20.04、cuda11.1:tensorflow安装--pytorch安装,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
显卡驱动之前已经安装好了,过程分享在这里
Y9000p,3060-laptop,ubuntu安装显卡驱动nvidia-driver-470
之后新建虚拟环境里装了pytorch,百度到的方法,过程比较顺利,所以没有写流程
转载一个别人写的链接:Ubuntu20.04.2LTS系统下安装CUDA +cuDNN+PyTorch
因为之前装470驱动的时候会自动装cuda10但是我新安装了cuda11.1,所以又百度到了
ubuntu多cuda版本切换
都顺利完成了
(tips:cuda和cudnn在主环境下安装,pytorch和TensorFlow在虚拟环境里安装)
补充:
很多文章都没提到过,测试过cuda安装好之后再装cudnn
测试cuda:
找到一个这样的文件夹
在文件夹内打开终端:
make all
然后会编译半个小时左右,编译成功后后会提示Finished building CUDA samples
这时候进入/usr/local/cuda/extras/demo_suite
目录下,找到deviceQuery
可执行文件,并执行(./deviceQuery
),将会输出GPU相关信息。
新版本cudnn命令有改变,所以在此补充:
查看cuda和cudnn版本:
(1)在python环境里
import torch print(torch.__version__) print(torch.version.cuda) print(torch.backends.cudnn.version())
输出如下:
1.8.2是pytorch的版本,cuda11.1(我也不知道8005是啥,我装的是8.2.0)
(2)终端
在终端中输入
nvcc -V
cuda为11.1
cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
可以看到cudnn版本为8.2.0
(查看cudnn的命令有些博主写的过时了,可能会没有反应)
以上就是pytorch的安装过程
之后就是烦人的TensorFlow了
百度到的方法可以明显看到时间都比较久远,基本都是20年之前的,有些命令和模块的名称会有更新
先转一个配置表:
2021最新:TensorFlow各个GPU版本CUDA和cuDNN对应版本整理
然后在虚拟环境中打开终端:
pip3 install tensorflow==x.x.x
(新版本默认装的就是gpu,所以不用加-gpu的后缀了)
之后的就是出错很多的地方了:
首先在终端内输入:
nvidia-smi
确认是显卡占用是 0% (不然后续程序会报错)
之后大部分流程都会让你进入python环境输入代码确认TensorFlow安装成功
但是代码很老了,无法运行,让我以为安装失败了呢
错误版本:
import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') sess=tf.Session(config=config) print(sess.run(hello))
然后会提示代码错误没有session模块!!!
正确版本!!:
import tensorflow as tf import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0" tf.compat.v1.disable_eager_execution() hello=tf.constant('Hello,TensorFlow') config=tf.compat.v1.ConfigProto() config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.9 sess=tf.compat.v1.Session(config=config) print(sess.run(hello))
会输出Hello,TensorFlow
至此TensorFlow安装成功!!!
这篇关于ubuntu20.04、cuda11.1:tensorflow安装--pytorch安装的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!
- 2024-10-30tensorflow是什么-icode9专业技术文章分享
- 2024-10-15成功地使用本地的 NVIDIA GPU 运行 PyTorch 或 TensorFlow
- 2024-01-23供应链投毒预警 | 恶意Py包仿冒tensorflow AI框架实施后门投毒攻击
- 2024-01-19attributeerror: module 'tensorflow' has no attribute 'placeholder'
- 2024-01-19module 'tensorflow.compat.v2' has no attribute 'internal'
- 2023-07-17【2023年】第33天 Neural Networks and Deep Learning with TensorFlow
- 2023-07-10【2023年】第32天 Boosted Trees with TensorFlow 2.0(随机森林)
- 2023-07-09【2023年】第31天 Logistic Regression with TensorFlow 2.0(用TensorFlow进行逻辑回归)
- 2023-07-01【2023年】第30天 Supervised Learning with TensorFlow 2(用TensorFlow进行监督学习 2)
- 2023-06-18【2023年】第29天 Supervised Learning with TensorFlow 1(用TensorFlow进行监督学习 1)