NVIDA GTX2080 Ubuntu18.04 cuda10.0 cudnn7.5 tensorflow 1.12 install

NVIDA GTX2080 Ubuntu18.04 cuda10.0 cudnn7.5 tensorflow 1.12 install

心仪已久的显卡2080终于到了,Ubuntu18这么帅,怎么还能容忍16,14横行

废话不说,直接捞干的来

  • Ubuntu18 安装 不用说,不过有blog 写到 如果在Ubuntu18下安装NVIDIA 的驱动 在install Ubuntu 不要直接enter 学要按着e 修改配置 just like this    

https://blog.csdn.net/tjuyanming/article/details/79267984 ,我尝试了没有成功,就放弃了,直接在软件更新里安装:

NVIDA GTX2080 Ubuntu18.04 cuda10.0 cudnn7.5 tensorflow 1.12 install_第1张图片

还是很感谢这个博主 https://blog.csdn.net/tjuyanming/article/details/80862290

不知道为什么我的机器检测显卡 没有出现显卡型号(有哪位大神知道原因告知下):

  • 安装cuda,因为Ubuntu18 只能下载到 cuda10.0,按着正常套路忐忑着继续往下走:NVIDA GTX2080 Ubuntu18.04 cuda10.0 cudnn7.5 tensorflow 1.12 install_第2张图片

  • 安装cudnn7.5:
  • NVIDA GTX2080 Ubuntu18.04 cuda10.0 cudnn7.5 tensorflow 1.12 install_第3张图片

  • 安装tensorflow(中间走了好多弯路):

  A:命令行直接安装  pip3 install tensorflow-gpu

验证测试的时候会出现:

经过一番查找,得知默认安装最近版本的tensorflow(1.12版本2018.11.29)最高支持到cuda9.2,所以与安装的cuda10.0相矛盾,怎么办,好多办法,我的原则是不放弃Ubuntu18就不放弃 cuda10.0 额 额 ,这时候anaconda3 华丽的出场了

  • 安装anaconda请参考这个下面

                                      https://blog.csdn.net/qq_31119155/article/details/80793006

  • 在conda中建立环境 安装tensorflow:

  A: conda create -n sy(your file name) python=3.6

  B:conda activate sy

  C:conda install tensorflow-gpu

  (其实conda环境中重现安装了cuda9*,所以可以运行成功)

NVIDA GTX2080 Ubuntu18.04 cuda10.0 cudnn7.5 tensorflow 1.12 install_第4张图片

  D: 验证测试:

NVIDA GTX2080 Ubuntu18.04 cuda10.0 cudnn7.5 tensorflow 1.12 install_第5张图片

Ps:Ubuntu18 默认是python3.6 如果你在运行比较老的代码的时候 需要python2.7 你完全可以在conda 下新建立个环境 制定python (因为我发现安装上anacoda之后 再用超联结的方法更换python2.7 和 pythpn 3 已经不好用了),最近在玩SNPE,有没有一块的伙伴,头大ing

  1. 环境配置好,如何进行导入IDE进行源码编写 ,可以参考

https://blog.csdn.net/qq_31119155/article/details/83992500

鼓捣了cuda10,好像这个方法不太妙,没关系,我们在cuda下不是有好多环境的吗?选择一个不是cuda10的就ok(因为目前tensorflow还不支持cuda10,期待tensorflow跟上nvidia的步伐啊),具体操作

A:先确定你哪个环境可以用

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B:导入编译器

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Result:

NVIDA GTX2080 Ubuntu18.04 cuda10.0 cudnn7.5 tensorflow 1.12 install_第8张图片

 

 

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