GPU服务器上不同版本tensorflow切换问题1

在使用GPU服务器进行深度学习开发时，经常需要安装和切换不同版本的TensorFlow，因为不同的TensorFlow版本可能与CUDA和cuDNN的特定版本相匹配。CUDA是NVIDIA提供的用于加速计算密集型任务的并行计算平台，而cuDNN（CUDA深度神经网络库）则是针对深度学习算法优化的库，提供了GPU上的高性能实现。本文将详细讲解如何在GPU服务器上管理和切换TensorFlow、CUDA和cuDNN的不同版本。 让我们来看一下标题和描述中提到的Tensorflow-cuda-cudnn对应关系。默认情况下，GPU服务器可能预装了CUDA 8.0和cuDNN 6.0，这对某些TensorFlow版本可能是兼容的。但有时我们需要使用与这些版本不匹配的TensorFlow，比如CUDA 9.0和cuDNN 7.3，或者CUDA 8.0和cuDNN 5.1，这就需要我们手动配置环境。 1. **安装和切换CUDA版本**： - 安装CUDA 9.0和cuDNN 7.3： 在/home/XXX目录下，假设XXX是你在服务器上的用户名，你需要下载并安装CUDA 9.0和cuDNN 7.3的相应包。安装完成后，编辑`.bashrc`文件，在文件末尾添加以下两行： ``` export PATH="/usr/local/cuda-9.0-cudnn-7.3/bin:$PATH" export LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-9.0-cudnn-7.3/lib64:$LIBRARY_PATH" ``` - 安装CUDA 8.0和cuDNN 5.1： 同样地，为CUDA 8.0和cuDNN 5.1添加类似路径： ``` export PATH="/usr/local/cuda-8.0-cudnn-5.1/bin:$PATH" export LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-8.0-cudnn-5.1/lib64:$LIBRARY_PATH" ``` 2. **激活环境**： 添加完路径后，保存`.bashrc`文件并执行`source ~/.bashrc`来使更改生效。这将更新你的环境变量，使得系统能够找到新的CUDA和cuDNN版本。 3. **验证安装**： 你可以通过运行`nvidia-smi`命令检查CUDA是否已正确安装，并通过运行TensorFlow示例代码来验证cuDNN是否工作正常。例如，你可以运行`python -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)"`来查看当前TensorFlow版本，以及`print(tf.test.is_gpu_available())`来确认是否能正确识别到GPU。 4. **管理多个版本**： 在多版本共存的情况下，可以使用软链接或者虚拟环境来管理不同的CUDA和cuDNN。例如，可以创建一个特定版本的conda或virtualenv环境，并在每个环境中安装对应的TensorFlow、CUDA和cuDNN版本。 5. **考虑兼容性**： 在选择CUDA和cuDNN版本时，一定要确保它们与你要使用的TensorFlow版本兼容。TensorFlow官方文档通常会提供最新的兼容性列表，务必查阅官方指南以避免遇到不兼容的问题。 正确配置和管理GPU服务器上的TensorFlow、CUDA和cuDNN版本是深度学习开发者的一项重要技能。通过理解这些组件之间的依赖关系，并学会如何在不同版本间切换，可以确保你的项目能在最佳环境下运行。同时，保持对新版本的关注和适时升级也是必要的，因为新版本通常会带来性能提升和新功能。