TensorFlow:修订间差异
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==== 安装 CudNN ==== | ==== 安装 CudNN ==== | ||
来源: https://developer.nvidia.com/cudnn 需要注册和下载 | 来源: https://developer.nvidia.com/cudnn 需要注册和下载 | ||
下载: https://developer.nvidia.com/compute/machine-learning/cudnn/secure/v5.1/prod_20161129/8.0/libcudnn5_5.1.10-1+cuda8.0_amd64-deb | 下载: https://developer.nvidia.com/compute/machine-learning/cudnn/secure/v5.1/prod_20161129/8.0/libcudnn5_5.1.10-1+cuda8.0_amd64-deb | ||
sudo dpkg -i libcudnn5_5.1.10-1+cuda8.0_amd64-deb | sudo dpkg -i libcudnn5_5.1.10-1+cuda8.0_amd64-deb | ||
2017年3月16日 (四) 14:37的版本
安装
系统 ubuntu 16.04 amd64
安装 pip3
这里选择 python 3 作为开发环境
sudo apt-get install python-dev build-essential libcupti-dev sudo apt-get install -y python3-pip sudo pip3 install --upgrade pip
下面安装过程中,如果有 nvidia GPU 显卡,安装 gpu 版本,否则安装 cpu 版本。
安装CPU版本
sudo pip3 install tensorflow
安装GPU版本
安装 tensorflow gpu 版本
sudo pip3 install tensorflow-gpu
加入 显卡 ppa 源
sudo apt-get install software-properties-common sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt update
安装 Nvidia Toolkit 8.0
来源: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit
wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/cuda-repo-ubuntu1604_8.0.61-1_amd64.deb sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604_8.0.61-1_amd64.deb sudo apt-get update sudo apt-get install cuda
安装 CudNN
来源: https://developer.nvidia.com/cudnn 需要注册和下载
sudo dpkg -i libcudnn5_5.1.10-1+cuda8.0_amd64-deb
参考链接
http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/tutorials/mnist_beginners.html