CentOS 7搭建Linux GPU服务器的教程
发布于 2017-10-31 03:26:45 | 216 次阅读 | 评论: 0 | 来源: 网友投递
CentOS Linux操作系统
CentOS（Community Enterprise Operating System，中文意思是：社区企业操作系统）是Linux发行版之一，它是来自于Red Hat Enterprise Linux依照开放源代码规定释出的源代码所编译而成。
这篇文章主要为大家详细介绍了CentOS 7搭建Linux GPU服务器的教程，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
CentOS 7搭建Linux GPU服务器的步骤，供大家参考，具体内容如下
1. CUDA Toolkit的安装
到https://developer.nvidia.com/cuda-gpus查询GPU支持的CUDA版本：
到https://developer.nvidia.com/cuda-downloads，根据操作系统选择下载相应的CUDA Toolkit版本，下载的是一个.run文件，下载完成后以root用户直接运行该文件安装。
安装结束以后。运行：
nvidia-smi如果列出了GPU状态信息，表明安装成功：
2. cuDNN的安装
TensorFlow对神经网络的加速通过cuDNN库实现，所以首先去https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive，根据CUDA的版本下载相应版本的cuDNN，也是一个.run文件，下载完成后直接运行。
3. TensorFlow的安装
为了在安装过程中不出现版本冲突等问题，建议先安装Anoconda。到https://www.anaconda.com/download/#linux下载后，运行.sh文件安装。
然后使用下面的命令安装TensorFlow：
conda create -n tensorflow python=2.7
source activate tensorflow
export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.11.0rc1-cp27-none-linux_x86_64.whl
pip install --ignore-installed --upgrade $TF_BINARY_URL
依次输入：
source activate tensorflow
python
import tensorflow as tf
import pandas as pd
tf.__version__
如果没有报错，则表明安装成功：
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持PHPERZ。