CentOS7GPU環境を構成する

基本構成##

Anocondaをダウンロードします。最新のAnocondaはバージョン3.7ですが、tensorflowは3.7に更新されていないことに注意してください。ここでは、2018年5月にリリースされたpython3.6バージョンをインストールします。
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh
bzip2をインストールします
yum install -y bzip2
Anocondaをインストールしてください。
bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh
構成を有効にする
source .bashrc
Pythonを入力して、構成が正しいかどうかを確認します

国内のコンダソースを設定します。 cudnnとcudaは非常に大きく、condaは海外にあるため、ダウンロードが中断されやすくなります。ここでは、中国の中国科学技術大学のミラーイメージを構成します。
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
インストール
conda install tensorflow-gpu

私のcudaバージョンは9.0、cudnnバージョンは7.1.2、tensorflow-gpuバージョンは1.9.0です。

gccをインストールします
yum -y install gcc-c++
OpenJDKをインストールします
yum install java-1.8.0-openjdk java-1.8.0-openjdk-devel
グラフィックカードのドライバーとモデルを確認してください
sudo rpm --import https://www.elrepo.org/RPM-GPG-KEY-elrepo.org sudo rpm -Uvh http://www.elrepo.org/elrepo-release-7.0-2.el7.elrepo.noarch.rpm sudo yum install nvidia-detect

ここに示されているのは、Tesla P4、410.66NVIDIAドライバーです。

[公式ウェブサイト]（https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn）にアクセスして、対応するドライバーをダウンロードします
wget http://cn.download.nvidia.com/tesla/384.145/NVIDIA-Linux-x86_64-384.145.run
デフォルトのヌーボーをシールドし、suコマンドを使用してrootユーザーに切り替えてから、/ etc / modprobe.d / blacklist.confファイルを変更します。システムにこのファイルがない場合は、新しいファイルを作成する必要があります。
su root echo -e "blacklist nouveau\noptions nouveau modeset=0" > /etc/modprobe.d/blacklist.conf

次に、ファイルの内容を確認します。

cat /etc/modprobe.d/blacklist.conf

initramfsイメージを再構築します
mv /boot/initramfs-(uname -r).img /boot/initramfs-(uname -r).img.bak dracut /boot/initramfs-$(uname -r).img $(uname -r)
実行レベルをテキストモードに変更します

systemctl set-default multi-user.target

再起動し、rootユーザーとしてログインします。ここで約1分待つ必要があります。
sudo iptables stop reboot
nouveauが無効になっていないか確認してください。関連するコンテンツが表示されていない場合は、無効になっていることを意味します。
ls mod | grep nouveau
kenel-develをインストールします
wget ftp://ftp.riken.jp/Linux/cern/centos/7/updates/x86_64/Packages/kernel-devel-3.10.0-693.17.1.el7.x86_64.rpm yum install kernel-devel-3.10.0-693.17.1.el7.x86_64.rpm
NVIDIAドライバーをインストールし、最後まで入力するだけです
chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-384.145.run sh NVIDIA-Linux-x86_64-384.145.run

nvidia-smiテストとTensorFlowテストは、GPU情報を表示するだけです。警告が報告されているかどうかは関係ありません。これはTF自体の警告であり、 pip install h5py == 2.8.0rc1によって解決することもできます。 nvidia-smi python3 import tensorflow as tf sess = tf.Session（）

国内ソースとしてPyPiを置き換えます
pip install pqi pqi use tuna pqi show
コンダソースを国内ソースに変更
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/ conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/ conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/ conda config --set show_channel_urls yes