系统已经安装了Anaconda,
由于https://github.com/tensorflow/privacy的程序需要tf1.14以上的版本才能运行.
因此需要升级系统的tensorflow
tensorflow1.14的gpu版对显卡驱动和cuda有要求
见 https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html
https://blog.csdn.net/yuejisuo1948/article/details/81043962
而cuda中自带了相对应的显卡驱动,这里只需要下载cuda10.0以上版本即可
https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive
这里根据我的系统Ubuntu 16.04 下载deb local版本的
https://developer.nvidia.com/compute/cuda/10.0/Prod/local_installers/cuda-repo-ubuntu1604-10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-1_amd64
下载完毕后 按照如下命令安装
Installation Instructions:
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-1_amd64.deb
sudo apt-key add /var/cuda-repo-<version>/7fa2af80.pub
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda
注意这里第二步的cuda-repo-<version>要换成实际的目录, 我的系统中该目录为cuda-repo-10-0-local-10.0.130-410.48, 也即第二步的命令为
sudo apt-key add /var/cuda-repo-10-0-local-10.0.130-410.48/7fa2af80.pub
安装完毕后,系统出现 /usr/local/cuda-10.0目录
在终端中输入如下命令将此目录加入系统的环境变量:
export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
如果使用conda安装tensorflow的话, 上面一步或许可以不做. 因为conda会自动的下载并配置好合适的cuda和cudnn.
打开终端 安装tensorflow-gpu的1.14版本
conda install tensorflow-gpu=1.14
安装完毕后,tensorflow并不能正常运行,并提示
CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version
这是由于conda安装1.14的tensorflow时,自动匹配并且下载安装了10.1的cuda和相应的cudnn:
cudatoolkit 10.1.243 h6bb024c_0 defaults
cudnn 7.6.0 cuda10.1_0 defaults
cupti 10.1.168 0 defaults
而10.1的cuda对显卡驱动的要求较高为418.39
因此需要再使用命令
conda install cudatoolkit=10.0.130
手动降级cuda为10.0.
(使用上面的conda命令会自动的删除10.1的相关包并且重新安装10.0的)
总结一下:
-
终端中进入下载目录, 输入如下命令安装cuda10.0
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-1_amd64.deb
sudo apt-key add /var/cuda-repo-10-0-local-10.0.130-410.48/7fa2af80.pub
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda
- 终端中输入如下命令配置环境变量
export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
4.为了不与之前的安装冲突，新建一个conda环境tf114gpu:
conda create -n tf114gpu python=3.6
source activate tf114gpu
- 安装tensorflow 1.14 gpu, 降级cuda. 依次输入如下命令:
conda install tensorflow-gpu=1.14
conda install cudatoolkit=10.0.130
PS:
更新内核命令
sudo apt-get install linux-headers-4.4.0-98-generic linux-image-4.4.0-98-generic
参考自
https://oldpan.me/archives/install-cuda9-1-unable-to-locate-the-kernel-source
PS2:
Linux下官方QQ客户端已经更新, 可以正常使用
https://im.qq.com/linuxqq/index.html
https://qd.myapp.com/myapp/qqteam/linuxQQ/linuxqq_2.0.0-b1-1024_amd64.deb
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