Centos7中配置tensorflow-GPU

一、检查系统环境

在安装之前，需要先检查系统的软硬件环境是否支持CUDA与TF的安装，具体来说，主要有以下几个步骤：

1.检查是否电脑配置有Nvidia显卡

$ /usr/sbin/lspci | grep -i nvidia

执行结果如下：

2.检查是否安装了正确的GCC版本

$ gcc --version

执行结果如下：

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二、安装 CUDA 与 cuDNN

1.查找与tensorflow-GPU相匹配的Python、CUDA 和 cuDNN （见tensorflow安装官网：https://tensorflow.google.cn/install/source）

2.下载相应版本的CUDA 与 cuDNN,（参考博文：https://blog.csdn.net/xccccz/article/details/80385448）,将下载的两个安装文件存放于一个安装目录下；

3.安装CUDA（参考CUDA官网：https://docs.nvidia.com/cuda/archive/9.0/cuda-installation-guide-linux/）

在shell中cd到CUDA所在目录下，输入如下命令：

4.安装cuDNN（参考博文：https://blog.csdn.net/Oh_My_Fish/article/details/78861867）

cuDNN的安装，只需要将压缩包解压，并把文件覆盖到CUDA对应的目录中去即可：

$ tar -zxvf cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgz

$ cd cuda

$ cp include/* /usr/local/cuda-8.0/inlcude/

$ cp lib64/lib* /usr/local/cuda-8.0/lib64/

5. 修改环境变量（参考博文：https://blog.csdn.net/Oh_My_Fish/article/details/78861867）

执行 sudo vim /etc/profile，在export PATH 那行下面加上两行代码

$ export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH

$ export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH12

之后别忘了执行 source /etc/profile命令，不然还得重启添加的环境变量才能起作用。

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三、安装tensorflow-gpu,只需要一句命令就好

$ pip install tensorflow-GPU = 1.12.0

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四、测试

进入python：

$ import tensorflow as tf