centos7構成（nvidia+cuda+cudnn+anaconda+tensorflow）GPU開発環境

1. インストールの準備

1. nvidia グラフィックカードを確認します。私のものは T4 グラフィックカードです。

lspci | grep -i nvidia

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2. Linux システムのバージョンを表示する

uname -m && cat /etc/redhat-release

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3. インストールの依存関係

yum install gcc kernel-devel kernel-headers

2.nvidiaドライバーをインストールします

1.ヌーボーを無効にする

lsmod | grep nouveau

出力がある場合は、nouveau が有効になっているため、オフにする必要があります。次の手順に従います。centos7 でメソッドを無効にします。

#打开如下文件
sudo vim /usr/lib/modprobe.d/dist-blacklist.conf
#写入以下内容
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
#保存并退出
:wq
#重启
sudo reboot
#最后输入上面的命令验证
lsmod | grep nouveau

出力なし、nouveau は無効です

2. ドライバーをインストールします。
ステップ 1: NVIDIA ドライバーのダウンロードリンクを開きます。 http://www.nvidia.com/Download/Find.aspx
ステップ 2: 製品シリーズ、オペレーティングシステム、言語など、適切なドライバーを選択します。
ここではバージョン11.2をインストールします
ここに画像の説明を挿入

rpm -i nvidia-driver-local-repo-rhel7-460.106.00-1.0-1.x86_64.rpm
yum clean all
yum install cuda-drivers
reboot

3. ドライバーが正常にインストールされたかどうかを確認します

nvidia-smi

3.cudaをインストールする

1. ブラウザにアドレス https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive を入力し、[
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最新の CUDA ツールキットをダウンロード] をクリックしてこのページに移動し、システムバージョンに応じて選択します。

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.2.0/local_installers/cuda_11.2.0_460.27.04_linux.run
chmod +x cuda_11.2.0_460.27.04_linux.run
./cuda_11.2.0_460.27.04_linux.run

Enterを押してダイバーをキャンセルします
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2. 環境変数を設定する

vim ~/.bashrc 
写入：
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.2/lib64
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-11.2/bin
export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-11.2

source vim ~/.bashrc

3. cuda が有効になっていることを確認します。

nvcc -V

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4番目に、cudnnをインストールします

1. ダウンロードアドレス: https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
2. cudnn を解凍します。

tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.7.0.84_cuda11-archive.tar.xz
cd cudnn-linux-x86_64-8.7.0.84_cuda11-archive
sudo cp include/cudnn*.h /usr/local/cuda-11.2/include/ 
sudo cp lib/libcudnn* /usr/local/cuda-11.2/lib64/ 
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.2/include/cudnn.h 
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.2/lib64/libcudnn*

2. cudnn のインストールを確認します。

cat /usr/local/cuda-11.2/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -a

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5、anacondaをインストールする

1. https://repo.anaconda.com/archive/ で anaconda インストールパッケージをダウンロードします。
Python3.88 バージョン
ここに画像の説明を挿入
2 を選択し、anaconda をインストールします

sh Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh

3. 環境変数を構成する

vim ~/.bashrc 
# 配置anaconda
export PATH=/root/anaconda3/bin:$PATH

source ~/.bashrc

4.condaを確認する

conda -V

6. pipソースの設定

1. ルートディレクトリに .pip フォルダーを作成します。

mkdir ~/.pip

2. vim を使用して pip.conf 構成ファイルを開きます

vim ~/.pip/pip.conf

3. pip ソース設定ファイル

[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

7. tensorflow をインストールする

1. tensorflow をインストールする

pip install tensorflow==2.5.0

2. Python を入力して開発
方法 1 に入ります。

import tensorflow as tf
print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')))

ここに画像の説明を挿入
方法 2:

import tensorflow as tf
a = tf.test.is_built_with_cuda()  # 判断CUDA是否可以用
b = tf.test.is_gpu_available(
    cuda_only=False,
    min_cuda_compute_capability=None
)                                  # 判断GPU是否可以用
print(a)
print(b)

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