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记Ubuntu服务器配置TensorFlow环境

最近在搞神经网络。。。

服务器配置:(右边的)

Ubuntu 18.04
CPU : i7-9700F
GPU : RTX 2070s x2
RAM : 32G

现在系统上装了NVIDIA driver 440,cuda 10.2,cudnn7.6.5

但是用TensorFlow的时候就会报错。。

查询发现TensorFlow不支持10.2的cuda。TensorFlow官网

所以需要把cuda降级。查询发现直接下载10.0的装上就行了。cuda10.0官网下载

但是cuda里面内置了driver,我们不需要安装,因为已经有了新版的driver了。就是第一个选n

发现有一些library丢失了,但是好像没有什么影响。

但是用nvidia-smi的时候发现还是cuda10.2

这里其实显示的是显卡的driver对应的cuda。在cuda的sample里面有个devicequery

就是driver version和runtime version的区别。

最后有个就是在~/.bashrc的最后加上

这样就不报错了

其实最后发现,在创建TensorFlow环境的时候我用了anaconda,cuda和cudnn就不需要单独安装,它会帮忙装好。

速度对比:(MNIST)

i7-9700F

RTX2070S (因为nv-link还没到,显存还不大够)

最近放假,没法连学校的服务器。。在家里搞了个自己的服务器

用的老的戴尔服务器,加了个5年前的旗舰卡。。

Ubuntu 18.04
CPU: Xeon E5-1650 V2
GPU: Quadro K6000
RAM: 64G

速度测试:(还是那个MNIST

Xeon E5-1650 V2

Quadro K6000

这卡比cpu慢。。。服了

洋垃圾nb!!竟然跑过了9700f(手动滑稽


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