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CentOS7服务器上,这样搭建Tensorflow很快就安好了!我可以提前去吃饭了!!



CentOS7搭建Tensorflow框架


凡是我相信的,我都做了;凡是我做了的事,都是全身心地投入去做的。


Whatever I believed, I did; and whatever I did, I did with my whole heart and mind.



核心思路:利用Anaconda创建虚拟环境安装(在CentOS中安装Aanconda可以参考。。。。。)


获取root权限,利用conda创建tensorflow2.1

conda create -n tf2.1 python=3.7

执行后,选择y

CentOS7服务器上,这样搭建Tensorflow很快就安好了!我可以提前去吃饭了!!

创建完毕后

CentOS7服务器上,这样搭建Tensorflow很快就安好了!我可以提前去吃饭了!!

使用 conda activate进入虚拟环境或是source activate

conda activate tf2.1

使用deactivate 退出

conda deactivate tf2.1

使用查看显卡配置,确认是否满足tensorflow2.1要求

nvidia-smi

得到

CentOS7服务器上,这样搭建Tensorflow很快就安好了!我可以提前去吃饭了!!

此时直接使用pip命令安装

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu==2.1

运行

CentOS7服务器上,这样搭建Tensorflow很快就安好了!我可以提前去吃饭了!!

安装完成后进行测试

CentOS7服务器上,这样搭建Tensorflow很快就安好了!我可以提前去吃饭了!!

发现出错,没有动态库libnvinfer.so.6 tensorflow-gpu果然没有让我失望,果然又报错了!哈哈哈。

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果断卸载!!! 卸载 卸载

pip uninstall tensorflow-gpu==2.1.0

输入y确定

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成功卸掉

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现在,我们使用conda 直接安装

conda install tensorflow-gpu==2.1.0

选择y

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安装完成后,我们再次进行测试

CentOS7服务器上,这样搭建Tensorflow很快就安好了!我可以提前去吃饭了!!

执行代码

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
tf.test.is_gpu_available()

得到结果

CentOS7服务器上,这样搭建Tensorflow很快就安好了!我可以提前去吃饭了!!

可以看到有device0和device1可用,测试结果为True

至此,tf2.1的环境就配置好了。



如果你在操作过程中遇到了什么问题,或有什么想法和建议(希望大家多提想法和建议,一起交流,一起进步 ~ ),在留言区尽情留言吧,看到后便会及时回复大家哦~