NVIDIA驱动、CUDA、Cudnn、tensorflow
时间: 2025-02-04 13:15:48 浏览: 65
### 安装配置 NVIDIA 驱动、CUDA、CuDNN 及 TensorFlow 协同工作指南
#### 一、准备工作
确保计算机已配备兼容的NVIDIA GPU,并更新系统至最新状态。
#### 二、安装NVIDIA驱动程序
卸载旧版本显卡驱动并重启电脑。通过官方源获取适合当前系统的稳定版NVIDIA驱动包,按照提示完成安装过程[^1]。
#### 三、设置环境变量
为了使命令行工具能够找到新安装的库文件,在`~/.bashrc`或其他shell初始化脚本中添加如下路径:
```bash
export PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64\
${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
```
#### 四、下载与安装CUDA Toolkit
访问[NVIDIA官网](https://developer.nvidia.com/)下载对应操作系统的CUDA toolkit v8.0 RC版本。遵循向导指示逐步执行安装流程直至结束。
#### 五、验证CUDA安装情况
创建测试目录用于编译样例工程,运行以下指令来确认CUDA是否正常运作:
```bash
cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
./deviceQuery
```
如果一切顺利,则会显示有关GPU设备的信息列表;反之则需排查错误日志找出原因所在。
#### 六、部署cuDNN加速库
前往[NVIDIA cuDNN页面](https://developer.nvidia.com/cudnn),注册账号后依据个人需求选取相应版本(此处推荐v7)。解压压缩包并将其中的内容复制到先前指定好的CUDA安装位置下覆盖原有文件即可。
#### 七、构建TensorFlow框架
鉴于预编译二进制文件可能无法满足特定应用场景下的定制化要求,建议采用pip方式直接在线安装tensorflow-gpu模块以简化操作难度:
```bash
pip install tensorflow-gpu==1.15
```
注意:这里选择了较为稳定的长期支持版本而非最新的release candidate版本,具体选择应视项目实际状况而定[^2]。
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