安装tensorflow后跑深度学习代码时,发现只在cpu上运行。
运行下列代码
import tensorflow as tf
print(tf.test.is_gpu_available())
print(gpu_check = tf.config.list_physical_devices('GPU'))
显示
FALSE和 [ ]
并且导入tensorflow时显示
W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'libcudart.so.11.0'; dlerror: libcudart.so.11.0: cannot open shared object file: No such file or directory
应该是cuda没装好或者cuda与python、tensorflow版本不对应
正确安装方法:
刚开始用conda命令直接安装cuda,发现不行
不要用conda直接安装cuda
输入nvidia-smi查看支持的最高cuda版本
![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/2e299f9de98a4116adc8a86264831362.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBAcXFfMzIzMDg3MzU=,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16)
在 https://tensorflow.google.cn/install/source#linux
查看python tensorflow gcc cuda cuDNN 对应的版本信息,版本不一致最好升降级到一致,可以使用anaconda创建一个一致的python环境!为避免发生一些未知错误,我把GCC版本也进行了升降级。
![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/b7925d4e6284430f8f8735e65bb10263.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBAcXFfMzIzMDg3MzU=,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16)
从nvidia官方下载cuda
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
我下载的是runfile(local)文件
![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/31cd97726aba4047b2bef81c6f6fb58e.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBAcXFfMzIzMDg3MzU=,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16)
下载完成后
sh ./文件名.run
按提示进行安装,取消勾选安装nvidia驱动(我本机安装有驱动,勾选时发生了错误)
设置环境变量
$ gedit .bashrc
尾部添加(注意修改成你自己的路径)
export PATH=/usr/local/cuda-11.2/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.2/lib64
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
命令行输入nvcc --version
查看环境变量是否添加成功
测试cuda能否找到显卡
cd /usr/local/cuda-11.2/sample
然后编译
make -k
等了不到10分钟,出现错误据说会停下来报错
成功编译完成后
cd bin/x86-64/linux/release
./deviceQuary
最后一行出现result = PASS
如果没出现,可以尝试升降级GCC版本到前面推荐的版本
至此cuda安装成功
后面还要安装cuDNN,这一部分出现的问题较少,可以看其他文章
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/3f09652d26f84648a5c1189dc8846155.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBATVhHX1paVQ==,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16)
#################################################################
安装过程中碰到很多坑,把遇到的坑记录下来,这一部分可以不用看
tensorflow查看版本
python中tf.__version__
将tensorflow升降级
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --upgrade tensorflow==[指定版本号]
我报了错:
Something is wrong with the numpy installation. While importing we detected an older version of numpy in [‘D:\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\numpy’]. One method of fixing this is to repeatedly uninstall numpy until none is found, then reinstall this version.
pip uninstall numpy
执行多次卸载再重装
刚开始搜索后网友说要安装cuda 11.0版本
Anaconda中安装cuda的命令如下:
conda install cudatoolkit=11.0
但是直接下载速度太慢,添加一些源再下载速度会快很多
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
安装完成后并没有解决问题,不要使用conda直接安装cuda
本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系:hwhale#tublm.com(使用前将#替换为@)