Ubuntu安装 cuda10 + cudnn7.5 + Tensorflow2.0
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发布时间：2024-10-01 01:10
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时间：2024-10-26 12:22
首先，为TensorFlow 2.0支持，确保安装NVIDIA的410.48及以上版本驱动，访问英伟达官网(geforce.cn/drivers)下载适合的驱动程序，我选择了410.78版本。然后，为了避免Ubuntu自带驱动干扰，需要在文件中添加黑名单指令，如"blacklist nouveau options nouveau modeset=0"。
通过命令行界面进入（Ctrl+Alt+F1），检查GPU的安装状态。接着，前往developer.nvidia.com/cuda 下载CUDA 10.0。在安装过程中，注意创建/usr/local/cuda软连接时选择"no"，并直接指定版本以避免版本混淆。
安装完成后，配置CUDA环境至关重要。如果只有一个CUDA版本，只需按照动态链接库的方式配置，即在终端中添加"/usr/local/cuda-10.0/lib64"到PATH和LD_LIBRARY_PATH环境变量。如果需要支持多个版本，可以采用环境变量的方式，添加对应的安装目录，如"export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin:$PATH" 和 "export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"。
cuDNN 7.5.1的下载地址同样在developer.nvidia.com/rd...，根据CUDA 10.0版本下载对应版本的cuDNN。cuDNN安装完毕后，可以通过导入tensorflow并输出tf.__version__来验证安装是否成功。
