记Ubuntu服务器配置TensorFlow环境

最近在搞神经网络。。。

服务器配置：(右边的)

Ubuntu 18.04
CPU : i7-9700F
GPU : RTX 2070s x2
RAM : 32G

现在系统上装了NVIDIA driver 440，cuda 10.2，cudnn7.6.5

但是用TensorFlow的时候就会报错。。

import tensorflow as tf
tf.Session()

查询发现TensorFlow不支持10.2的cuda。TensorFlow官网

所以需要把cuda降级。查询发现直接下载10.0的装上就行了。cuda10.0官网下载

但是cuda里面内置了driver，我们不需要安装，因为已经有了新版的driver了。就是第一个选n

发现有一些library丢失了，但是好像没有什么影响。

但是用nvidia-smi的时候发现还是cuda10.2

这里其实显示的是显卡的driver对应的cuda。在cuda的sample里面有个devicequery

就是driver version和runtime version的区别。

最后有个就是在~/.bashrc的最后加上

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}}

这样就不报错了

其实最后发现，在创建TensorFlow环境的时候我用了anaconda，cuda和cudnn就不需要单独安装，它会帮忙装好。

conda create -n tf python=3.7
conda install tensorflow-gpu

速度对比：（MNIST）

i7-9700F

RTX2070S （因为nv-link还没到，显存还不大够）

最近放假，没法连学校的服务器。。在家里搞了个自己的服务器

用的老的戴尔服务器，加了个5年前的旗舰卡。。

Ubuntu 18.04
CPU: Xeon E5-1650 V2
GPU: Quadro K6000
RAM: 64G

速度测试：（还是那个MNIST

Xeon E5-1650 V2

Quadro K6000

这卡比cpu慢。。。服了

洋垃圾nb！！竟然跑过了9700f（手动滑稽