jupyterlab在Linux服务器上如何指定使用某台特定的GPU

在Linux服务器上指定使用某台特定的GPU来运行jupyterlab的某个python程序，需要执行以下步骤： 1. 确保服务器上已经安装了GPU驱动和CUDA库。 2. 安装jupyterlab。 3. 安装jupyterlab-nvidia插件。该插件可以让jupyterlab使用NVIDIA GPU来运行代码。 4. 编写一个python程序，并将其保存为.py文件。 5. 在终端中使用以下命令启动jupyterlab： ``` CUDA_VISIBLE_DEVICES=<设备号> jupyter lab ``` 其中，<设备号>是GPU设备的编号，可以是0、1、2等，表示使用哪一块GPU来运行jupyterlab。 例如，如果要使用设备号为1的GPU来运行jupyterlab，可以使用以下命令： ``` CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 jupyter lab ``` 6. 打开jupyterlab界面，在界面中找到并打开保存的.py文件。 7. 在代码单元格中加入以下代码，将程序运行在指定的GPU上： ``` import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="<设备号>" ``` 其中，<设备号>是GPU设备的编号，可以是0、1、2等，表示使用哪一块GPU来运行程序。 例如，如果要使用设备号为1的GPU来运行程序，可以使用以下代码： ``` import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="1" ``` 8. 运行程序即可在指定的GPU上运行。

<think>嗯，用户现在想在Jupyter Lab上为TensorFlow 1配置GPU。首先，我需要回忆一下TensorFlow 1和2的区别，以及GPU支持的配置方法。用户之前遇到了ModuleNotFoundError，可能之前安装的是TensorFlow 2，但需要降级到1.x版本，特别是因为有些旧代码可能只兼容TF1。 首先，用户可能需要确认他们的系统是否有NVIDIA GPU，并且安装了合适的驱动。因为TensorFlow 1.x对CUDA和cuDNN的版本有特定要求。比如，TensorFlow 1.15通常需要CUDA 10.0和cuDNN 7.4。如果用户的系统已经安装了更新的驱动或CUDA版本，可能需要降级，或者寻找兼容的组合。 然后，安装TensorFlow 1.x版本。用户之前可能使用conda或者pip安装，但需要指定正确的版本号。比如，使用pip install tensorflow-gpu==1.15来安装GPU支持的TF1.15。不过要注意，conda可能会自动处理依赖，但需要确认conda源中是否有对应的版本。 接下来，配置CUDA和cuDNN的环境变量。用户可能需要将CUDA的路径添加到系统环境变量中，比如在.bashrc或.zshrc文件中设置LD_LIBRARY_PATH。这一步很重要，否则TensorFlow可能找不到CUDA库。 安装完成后，用户需要在Jupyter Lab中测试是否成功启用了GPU。可以通过导入tensorflow并运行tf.test.is_gpu_available()来验证。如果返回True，说明配置成功；如果False，可能需要检查CUDA和cuDNN的版本是否匹配，或者是否有其他冲突。 此外，用户可能遇到环境冲突的问题，比如之前安装了多个版本的TensorFlow或者CUDA。这时候建议使用虚拟环境，比如conda创建一个新环境，专门用于TF1.x，避免与其他项目冲突。同时，用户可能需要卸载之前安装的TensorFlow 2.x版本，确保环境中没有残留文件。 还有，用户可能是在公司或学校的服务器上操作，没有管理员权限，这时候可能需要通过--user选项安装，或者请求系统管理员协助安装CUDA驱动。另外，网络问题可能导致下载失败，特别是CUDA和cuDNN的安装包较大，可能需要配置镜像源或使用离线安装包。 最后，用户可能需要一些示例代码来测试GPU是否真的被使用，比如运行一个简单的计算，观察GPU内存的使用情况，或者日志中是否有GPU相关的信息。如果遇到错误，需要根据错误信息进一步排查，比如检查CUDA版本是否匹配，驱动是否更新到最新支持CUDA 10.0的版本，或者是否有其他软件冲突。</think>--- ### TensorFlow 1.x GPU 环境配置指南（Jupyter Lab） --- #### 一、核心依赖版本匹配 TensorFlow 1.x **必须严格匹配**以下组件版本（以最常用的 TF1.15 为例）： | 组件 | 要求版本 | 验证命令 | |------------|------------------|---------------------------| | CUDA | 10.0 | `nvcc --version` | | cuDNN | 7.4.1 | 查看 `/usr/local/cuda/include/cudnn.h` | | NVIDIA驱动 | ≥ 410.x | `nvidia-smi` | | Python | 3.6-3.7 | `python --version` | --- #### 二、分步配置流程 ##### 1. **安装 NVIDIA 驱动** ```bash # 查看推荐驱动版本（需匹配CUDA 10.0） ubuntu-drivers devices # 安装驱动（示例为Ubuntu） sudo apt install nvidia-driver-450 # 根据实际情况选择版本 reboot ``` 验证： ```bash nvidia-smi # 应显示GPU信息及CUDA Version: 10.0 ``` ##### 2. **安装 CUDA 10.0** ```bash wget https://developer.nvidia.com/compute/cuda/10.0/Prod/local_installers/cuda_10.0.130_410.48_linux sudo sh cuda_10.0.130_410.48_linux ``` 配置环境变量（添加到 `~/.bashrc`）： ```bash export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ``` ##### 3. **安装 cuDNN 7.4.1** - 从[NVIDIA官网](https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive)下载对应版本 - 解压后复制文件： ```bash sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-10.0/include/ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-10.0/lib64/ sudo chmod a+r /usr/local/cuda-10.0/include/cudnn.h ``` ##### 4. **创建独立虚拟环境** ```bash conda create -n tf1_gpu python=3.7 conda activate tf1_gpu ``` ##### 5. **安装 TensorFlow 1.15 GPU版** ```bash