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ubuntu16.0.4 安装 tensorflow-gpu

时间: 2025-02-02 07:14:05 浏览: 44

### 如何在 Ubuntu 16.04 上安装 TensorFlow-GPU #### 准备工作确保已经正确安装了 NVIDIA 显卡驱动以及 CUDA 和 cuDNN 的相应版本。这些组件对于 TensorFlow-GPU 版本的支持至关重要[^5]。 #### 安装依赖库为了使 TensorFlow 能够访问 GPU 性能统计信息，需先通过命令 `sudo apt-get install libcupti-dev` 来安装必要的支持包。 #### 使用 Pip 进行安装可以通过 Python 的包管理工具 pip 来安装特定版本的 TensorFlow-GPU。例如： ```bash pip3 install --trusted-host pypi.org --trusted-host files.pythonhosted.org tensorflow-gpu==1.10.0 --user ``` 这条指令指定了信任的主机地址来绕过某些网络环境下的安全限制，并选择了具体的 TensorFlow-GPU 版本号进行安装。另外，在其他资料中也提到了不同的 TensorFlow-GPU 版本，比如可以使用如下命令安装较早版本： ```bash sudo pip install tensorflow-gpu==1.2.0 ``` 或者是稍新的版本： ```bash pip install tensorflow-gpu==1.6.0 ``` 这取决于项目需求和个人偏好[^1][^2]。 #### 创建虚拟环境 (可选) 如果希望保持系统的整洁并减少不同项目的冲突风险，则建议创建一个新的 Python 虚拟环境再执行上述安装操作。这样做的好处是可以独立控制各个项目的依赖项而不影响全局设置[^4]。 #### 验证安装成果完成以上步骤后，可通过运行简单的 Python 程序测试 TensorFlow 是否能够识别到本地存在的 GPU 设备： ```python import tensorflow as tf print(tf.config.list_physical_devices('GPU')) ``` 这段代码会打印出所有被检测到的物理 GPU 列表；如果有任何输出则说明 TensorFlow 已经成功连接上了 GPU 并准备就绪[^3]。

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