作者Fireis556 (看ptt看到睡着..)
看板DataScience
标题[心得] RTX 2080 Ti下的Tensorflow安装
时间Tue Mar 5 19:36:53 2019
最近刚弄好了这个坑 所以想说记录下来 如果有需要的人可以来参考看看
先说结论 Ubuntu 18.04 server LTS + RTX 2080 Ti
最後选择的配置是 Tensorflow 1.12 GPU + CUDA 10.0 + cuDNN 7.3.1
大致上的配置照着这个就可以了
https://bit.ly/2SFE9xe
https://imgur.com/6p5PMzU
稍微要注意的是 图灵架构的compute capability 7.5 因此在设定tf的安装时
我将他改成7.5了
建议是架设虚拟环境，我个人是使用Anaconda，如果没装可以参考下面网址
https://bit.ly/2NIKt6n
这边只需要参考第七步与第八步(安装Anaconda与建环境)
然後在安装CUDA 10.0 不需要先装GPU驱动，还有gcc是吃7.3版本的 所以也不用降
如果有问题的话可以来信讨论或是推文，多谢各位
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1F：推 st1009: 推推 03/05 20:12
2F：推 sma1033: 感谢分享，或许可以考虑用docker ? 03/06 07:40
3F：推 jasonwu23: 请问你是实体机吗 还是aws之类网路server 03/06 07:56
4F：→ jasonwu23: 回楼上上 用docker的话 宿主本身也是要先装cuda 03/06 07:57
5F：推 yanwu0105: 推推 03/06 08:09
6F：推 sma1033: 用docker的话宿主可以免装Anaconda，少一层弄坏OS的风险 03/06 08:21
7F：→ sma1033: cuda driver倒是免不了就是了 03/06 08:22
8F：推 cosmosgonow: 推 sma1033 大，使用 docker 之後工作方便很多 03/08 19:56
9F：推 cosmosgonow: 曾经遇过需要跑不同 tf 版本的实验，只要 Dockerfil 03/08 20:00
10F：→ cosmosgonow: e 的 base image 替换就好了，完全不用重装，挺方便 03/08 20:00
11F：→ cosmosgonow: 的 03/08 20:00
12F：推 sma1033: 我自己是用过docker之後就离不开了 XD 03/08 22:02
13F：推 roccqqck: 不同tf版本用conda虚拟环境也可啊 03/24 01:36
14F：→ roccqqck: 我ubuntu18.04.1 RTX2080 03/24 01:40
15F：→ roccqqck: cuda10 cudnn7.4.2 都用deb安装 03/24 01:40
16F：→ roccqqck: 我安装miniconda都用虚拟环境 base环境从来不动它 03/24 01:41
17F：→ roccqqck: 每个user anaconda各自装在/home/user底下 base环境别动 03/24 01:49
18F：→ roccqqck: 都用虚拟conda环境就不会弄坏os 03/24 01:49
19F：→ roccqqck: 安装包出问题或安装失败 删掉虚拟环境重建新虚拟环境 ba 03/24 01:49
20F：→ roccqqck: se永远不动 03/24 01:49
21F：推 sma1033: docker方便的是可以做版本控管，透过docker可以轻易的建 03/24 03:20
22F：→ sma1033: 几十个环境，然後环境之间共同的档案还可以互相分享 03/24 03:21
23F：推 roccqqck: 对而且docker不限python套件 各种作业系统 语言套件都可 03/24 13:44
24F：→ roccqqck: 多种环境 03/24 13:44
26F：→ roccqqck: 对了有大大知道pycharm怎麽连docker的直译器吗 04/14 21:45
27F：→ roccqqck: 更新 如何连到远端server的docker 04/15 14:08
28F：推 roccqqck: docker装opensshserver解决 04/20 18:41
29F：推 yeeouo: 请问有没有知道对新手比较友好的docker教学... 05/08 22:00