CentOS7怎么搭建Linux GPU服务器
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摘要： 1. cuda toolkit的安装到查询gpu支持的cuda版本：到，根据操作系统选择下载相应的cuda toolkit版本，下载的是一个.run文件，下载完成后以root用户直接运行该文件安装。安装结束以后。运行：复制代码代码如下:nvidia-smi如果列出了gpu状态信息，表明安装成功：2. cudnn的安装tensorflow对神经网络的加速通过cud... ...
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(为您整理了一些要点),点击可以直达。1. cuda toolkit的安装
到查询gpu支持的cuda版本：
到，根据操作系统选择下载相应的cuda toolkit版本，下载的是一个.run文件，下载完成后以root用户直接运行该文件安装。
安装结束以后。运行：
复制代码代码如下:
nvidia-smi
如果列出了gpu状态信息，表明安装成功：
2. cudnn的安装
tensorflow对神经网络的加速通过cudnn库实现，所以首先去https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive，根据cuda的版本下载相应版本的cudnn，也是一个.run文件，下载完成后直接运行。
3. tensorflow的安装
为了在安装过程中不出现版本冲突等问题，建议先安装anoconda。到https://www.anaconda.com/download/#linux下载后，运行.sh文件安装。
然后使用下面的命令安装tensorflow：
condacreate-ntensorflowpython=2.7sourceactivatetensorflowexporttf_binary_url=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.11.0rc1-cp27-none-linux_x86_64.whlpipinstall--ignore-installed--upgrade$tf_binary_url
依次输入：
sourceactivatetensorflowpythonimporttensorflowastfimportpandasaspdtf.__version__
如果没有报错，则表明安装成功：
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