這篇文章主要介紹“CentOS7怎么搭建Linux GPU服務(wù)器”，在日常操作中，相信很多人在CentOS7怎么搭建Linux GPU服務(wù)器問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”CentOS7怎么搭建Linux GPU服務(wù)器”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學(xué)習(xí)吧！

十載的中寧網(wǎng)站建設(shè)經(jīng)驗，針對設(shè)計、前端、開發(fā)、售后、文案、推廣等六對一服務(wù)，響應(yīng)快，48小時及時工作處理。全網(wǎng)整合營銷推廣的優(yōu)勢是能夠根據(jù)用戶設(shè)備顯示端的尺寸不同，自動調(diào)整中寧建站的顯示方式，使網(wǎng)站能夠適用不同顯示終端，在瀏覽器中調(diào)整網(wǎng)站的寬度，無論在任何一種瀏覽器上瀏覽網(wǎng)站，都能展現(xiàn)優(yōu)雅布局與設(shè)計，從而大程度地提升瀏覽體驗。創(chuàng)新互聯(lián)建站從事“中寧網(wǎng)站設(shè)計”,“中寧網(wǎng)站推廣”以來，每個客戶項目都認真落實執(zhí)行。

1. cuda toolkit的安裝

到查詢gpu支持的cuda版本：

到，根據(jù)操作系統(tǒng)選擇下載相應(yīng)的cuda toolkit版本，下載的是一個.run文件，下載完成后以root用戶直接運行該文件安裝。

安裝結(jié)束以后。運行：

復(fù)制代碼 代碼如下:

nvidia-smi

如果列出了gpu狀態(tài)信息，表明安裝成功：

2. cudnn的安裝

tensorflow對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加速通過cudnn庫實現(xiàn)，所以首先去https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive，根據(jù)cuda的版本下載相應(yīng)版本的cudnn，也是一個.run文件，下載完成后直接運行。

3. tensorflow的安裝

為了在安裝過程中不出現(xiàn)版本沖突等問題，建議先安裝anoconda。到https://www.anaconda.com/download/#linux下載后，運行.sh文件安裝。

然后使用下面的命令安裝tensorflow：

conda create -n tensorflow python=2.7
source activate tensorflow
export tf_binary_url=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.11.0rc1-cp27-none-linux_x86_64.whl
pip install --ignore-installed --upgrade $tf_binary_url

依次輸入：

source activate tensorflow
python

import tensorflow as tf
import pandas as pd
tf.__version__

如果沒有報錯，則表明安裝成功：

到此，關(guān)于“CentOS7怎么搭建Linux GPU服務(wù)器”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí)，快去試試吧！若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識，請繼續(xù)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，小編會繼續(xù)努力為大家?guī)砀鄬嵱玫奈恼拢?/p>
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