显卡3080设备CentOS 7.9 环境安装最新anconda、tensorflow-gpu 、cudatoolkit、cudnn、 python

news2024/11/16 19:48:32

目标：使用3080显卡搭建环境

系统安装
显卡驱动安装：
安装anconda
安装 python
安装 :cuda
安装：cudnn
安装 :tensorflow

一：系统安装：详见历史文档
二：显卡驱动安装：详见历史
三：整理自己需要安装的环境版本：

搭建环境整理需要各个软件版本：

1、tensorflow-gpu 2.6
2、cudatoolkit=11.8
3、cudnn=8.4.1.50 
4、python=3.7

四：安装：anconda：
简介：Anaconda 是一个数据科学和机器学习平台，它包含了一个集成的 Python 环境和许多常用的数据科学和机器学习包。安装 Anaconda 可以省去手动安装 Python 和各种包的麻烦，同时还可以提供便捷的环境管理功能。
安装步骤：
1、首先，在 Anaconda 官方网站上下载适合 CentOS 7 的 Anaconda 安装包。可以使用 wget 命令在终端中下载，例如：https://repo.anaconda.com/archive/
在这里插入图片描述

# 下载安装文件
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.03-1-Linux-x86_64.sh

# 赋权换成自己的安装文件名
chmod u+x Anaconda3-2023.03-1-Linux-x86_64.sh

# 执行安装：换成自己的安装文件名
bash Anaconda3-2023.03-1-Linux-x86_64.sh

安装步骤：

1、回车查看查看协议
[root@localhost opt]# bash Anaconda3-2023.03-1-Linux-x86_64.sh

在这里插入图片描述
此处回车，一直回车，阅读他的license,一路enter,然后yes 同意
2、输入yes 继续：

3、选择安装路径，回车默认安装：/root/anconda，

如果需要修改目录：输入：/home/dev  # 换成你想换的目录

4、初始化输入yes，可以重开一个终端让它生效。
在这里插入图片描述
安装效果
5、常用指令：

# 1、查看版本：
conda --version

# 2、更新版本：
# 注意：在使用 Anaconda 之前，最好先更新一下 conda 和 Anaconda 自带的包管理器 pip，可以使用以下命令：
conda update conda
conda update anaconda
pip install --upgrade pip

#3、创建一个环境：
conda create -n env_name python=3.7

五：安装：Python 环境：

#1、创建一个环境：
conda create -n my_conda python=3.8
#2、切换环境
conda activate my_conda 
# 	切换环境：
conda activate my_conda
#	验证环境：
python
#-----------效果--------------------
Python 3.7.16 (default, Jan 17 2023, 22:20:44) 
[GCC 11.2.0] :: Anaconda, Inc. on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> 
# 3、更换镜像源：
# 安装过多少镜像
conda config --show channels

在这里插入图片描述

#	删除所有的镜像源，恢复到默认
conda config --remove-key channels 

#	配置国内镜像源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes

#	再输入以下命令验证一下是不是配置成功
conda config --remove-key channels 

#	可以添加：
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/fastai/
conda config --set show_channel_urls yes

在这里插入图片描述

六：安装：cuda

查询cuda 匹配版本：

#  查询显卡需要版本
https://www.tensorflow.org/install/source#linux

# 获取驱动
https://developer.nvidia.com/cuda-11-8-0-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&Distribution=CentOS&target_version=7&target_type=rpm_network`

在这里插入图片描述

# 获取下载链接
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run

# 授权
chmod u+x cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run 

# 安装
sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run

在这里插入图片描述

# 配置环境变量
export PATH=${PATH}:/usr/local/cuda/bin
export LD_LIBRARY_PATH=${LD_LIBRARY_PATH}:/usr/local/cuda/lib64
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
# 生效
source /etc/profile

#
nvcc -V