Google Colab:更新cuda和tf库版本
更新cuda和库版本Google默认安装的库一般都是最新的,例如tf2.0版本,但是我们想要用到tf1.0就会有诸多不便了,因此我需要更新cuda和tf-gpu以及tf-cpu版本。安装cuda!wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/cuda-repo-ubuntu1604_9.
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更新cuda和库版本
Google默认安装的库一般都是最新的,例如tf2.0版本,但是我们想要用到tf1.0就会有诸多不便了,因此我需要更新cuda和tf-gpu以及tf-cpu版本。
安装cuda
在官网选择对应版本
Click~
安装cuda可以一步走完~
!wget https://developer.nvidia.com/compute/cuda/9.0/Prod/local_installers/cuda-repo-ubuntu1604-9-0-local_9.0.176-1_amd64-deb
!dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-9-0-local_9.0.176-1_amd64-deb
!apt-key add /var/cuda-repo-9-0-local/7fa2af80.pub
!apt-get update
!apt-get install cuda=9.0.176-1
#~~~
查看cuda版本
!nvcc -V
或
cat /usr/local/cuda/version.txt
安装cudnn
安装cudnn则不行,6.0之前的版本可以wget,7.0之后的版本要注册账号啥的,只能下载了文件《cudnn-9.0-linux-x64-v7.4.1.5.tgz》传进去,然后使用下面命令安装。
!sudo tar -zxvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.4.1.5.tgz
!sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
!sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
!sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
!sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
#~~~
查看cudnn版本
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
安装对应的keras
!pip install keras==2.1.4
安装对应的tf
!pip install tensorflow-gpu==1.12
!pip install tensorflow==1.12
注意事项
安装完后可能会出现以下提醒,我们需要点击RESTART RUNTIME,相当于重启内核,更新我们刚刚安装的库, 不然刚刚安装的是无法生效的。
检查是否安装成功
import keras
keras.__version__
import tensorflow as tf
tf.__version__
卸载cuda可参考以下链接
sudo /usr/local/cuda-8.0/bin/uninstall_cuda_8.0.pl
sudo rm -rf /usr/local/cuda-8.0
卸载cudnn可参考以下链接
sudo rm -rf /usr/local/cuda/include/cudnn.h
sudo rm -rf /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
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