[心得] RTX 2080 Ti下的Tensorflow安裝

看板DataScience作者 (看ptt看到睡著..)時間5年前 (2019/03/05 19:36), 編輯推噓14(14015)
留言29則, 7人參與, 5年前最新討論串1/1
最近剛弄好了這個坑 所以想說記錄下來 如果有需要的人可以來參考看看 先說結論 Ubuntu 18.04 server LTS + RTX 2080 Ti 最後選擇的配置是 Tensorflow 1.12 GPU + CUDA 10.0 + cuDNN 7.3.1 大致上的配置照著這個就可以了 https://bit.ly/2SFE9xe https://imgur.com/6p5PMzU
稍微要注意的是 圖靈架構的compute capability 7.5 因此在設定tf的安裝時 我將他改成7.5了 建議是架設虛擬環境,我個人是使用Anaconda,如果沒裝可以參考下面網址 https://bit.ly/2NIKt6n 這邊只需要參考第七步與第八步(安裝Anaconda與建環境) 然後在安裝CUDA 10.0 不需要先裝GPU驅動,還有gcc是吃7.3版本的 所以也不用降 如果有問題的話可以來信討論或是推文,多謝各位 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 27.242.190.191 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/DataScience/M.1551785818.A.6DA.html

03/05 20:12, 5年前 , 1F
推推
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03/06 07:40, 5年前 , 2F
感謝分享,或許可以考慮用docker ?
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03/06 07:56, 5年前 , 3F
請問你是實體機嗎 還是aws之類網路server
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03/06 07:57, 5年前 , 4F
回樓上上 用docker的話 宿主本身也是要先裝cuda
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03/06 08:09, 5年前 , 5F
推推
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03/06 08:21, 5年前 , 6F
用docker的話宿主可以免裝Anaconda,少一層弄壞OS的風險
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03/06 08:22, 5年前 , 7F
cuda driver倒是免不了就是了
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03/08 19:56, 5年前 , 8F
推 sma1033 大,使用 docker 之後工作方便很多
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曾經遇過需要跑不同 tf 版本的實驗,只要 Dockerfil
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e 的 base image 替換就好了,完全不用重裝,挺方便
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03/08 22:02, 5年前 , 12F
我自己是用過docker之後就離不開了 XD
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03/24 01:36, 5年前 , 13F
不同tf版本用conda虛擬環境也可啊
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我ubuntu18.04.1 RTX2080
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cuda10 cudnn7.4.2 都用deb安裝
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03/24 01:41, 5年前 , 16F
我安裝miniconda都用虛擬環境 base環境從來不動它
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每個user anaconda各自裝在/home/user底下 base環境別動
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都用虛擬conda環境就不會弄壞os
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安裝包出問題或安裝失敗 刪掉虛擬環境重建新虛擬環境 ba
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se永遠不動
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03/24 03:20, 5年前 , 21F
docker方便的是可以做版本控管,透過docker可以輕易的建
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幾十個環境,然後環境之間共同的檔案還可以互相分享
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03/24 13:44, 5年前 , 23F
對而且docker不限python套件 各種作業系統 語言套件都可
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03/24 13:44, 5年前 , 24F
多種環境
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03/24 22:13, 5年前 , 25F

04/14 21:45, 5年前 , 26F
對了有大大知道pycharm怎麼連docker的直譯器嗎
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04/15 14:08, 5年前 , 27F
更新 如何連到遠端server的docker
04/15 14:08, 27F

04/20 18:41, 5年前 , 28F
docker裝opensshserver解決
04/20 18:41, 28F

05/08 22:00, 5年前 , 29F
請問有沒有知道對新手比較友好的docker教學...
05/08 22:00, 29F
文章代碼(AID): #1SVbzQRQ (DataScience)
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