如何在Debian 12上安装TensorFlow与NVIDIA CUDA/cuDNN加速

2024年 3月 20日 42.1k 0

TensorFlow是一个用于人工智能和机器学习的Python库。TensorFlow可以用于训练和创建新的AI模型,导入现有的AI模型,加载测试数据并检查AI模型的性能,保存训练后的AI模型等。

TensorFlow可以使用CPU和GPU来计算复杂的人工智能(AI)和机器学习(ML)计算。TensorFlow可以使用任何支持CUDA的NVIDIA GPU来加速AI/ML程序。如果您没有支持CUDA的GPU,TensorFlow将使用CPU进行AI/ML代码。如果没有GPU加速,TensorFlow在复杂的AI/ML程序中的性能会下降。

在本文中,我们将向您展示如何安装TensorFlow与NVIDIA CUDA/cuDNN加速在Debian 12“书虫”。

内容主题:

  1. 检查您的计算机上是否安装了NVIDIA GPU
  2. 在Debian 12上安装Python 3 PIP和Python Venv
  3. 为TensorFlow创建Python3虚拟环境
  4. 在Python 3虚拟环境中升级Python 3 PIP
  5. 使用NVIDIA CUDA加速支持安装TensorFlow
  6. 在Debian 12上安装TensorRT
  7. 激活TensorFlow Python3虚拟环境
  8. 检查TensorFlow并检查NVIDIA GPU/CUDA加速是否可用
  9. 结论

检查您的计算机上是否安装了NVIDIA GPU

为了让TensorFlow使用NVIDIA GPU/CUDA加速AI程序,您必须在Debian 12操作系统上安装NVIDIA GPU驱动程序和NVIDIA CUDA和cuDNN。

如果您需要在Debian 12操作系统上安装NVIDIA GPU驱动程序的任何帮助,请阅读本文。

如果您需要在Debian 12操作系统上安装NVIDIA CUDA和cuDNN驱动程序的任何帮助,请阅读本文。

一旦您在Debian 12系统上安装了NVIDIA GPU驱动程序,"nvidia—smi"命令就应该可用了。

NVIDIA内核模块也应该加载到Debian 12系统上。

安装NVIDIA CUDA驱动程序后,Debian 12系统上应该有"nvcc"命令。

在Debian 12上安装Python 3 PIP和Python Venv

要在Debian 12上安装TensorFlow,您需要安装Python 3 PIP和Python虚拟环境(venv)模块。

首先,使用以下命令更新APT包存储库缓存:

$sudo apt更新

要安装Python 3 PIP和Python 3虚拟环境(venv),请运行以下命令:

$sudo apt安装python3-pip python3-venv python3-dev

要确认安装,请按"Y",然后按。

正在安装Python3 PIP和Python3venv。这需要一段时间才能完成。

此时,应该安装了Python3 PIP和Python3venv。

为TensorFlow创建Python3虚拟环境

在Debian 12上安装Python库的标准做法是将它们安装在一个Python虚拟环境中,这样它们就不会干扰系统的Python包/库。

要在“/opt/TensorFlow”目录中为TensorFlow创建新的Python3虚拟环境,请运行以下命令:

$sudo python3—m venv/opt/tensorflow

在Python 3虚拟环境中升级Python 3 PIP

要在Python 3虚拟环境"/opt/tensorflow"上将Python 3 PIP升级到最新版本,请运行以下命令:

$sudo/opt/tensorflow/bin/pip install——升级pip

使用NVIDIA CUDA加速支持安装TensorFlow

要在Python“/opt/TensorFlow”虚拟环境上安装支持NVIDIA CUDA加速的TensorFlow,请运行以下命令:

$sudo/opt/TensorFlow/bin/pip安装TensorFlow[和-cuda]

正在安装具有NVIDIA CUDA加速功能的TensorFlow。这需要一段时间才能完成。

此时,应该安装具有NVIDIA CUDA加速支持的TensorFlow。

在Debian 12上安装TensorRT

NVIDIA TensorRT进一步优化了TensorFlow深度学习的性能。您可以使用以下命令在TensorFlow Python "/opt/tensorflow"虚拟环境中安装TensorRT:

$sudo/opt/tensorflow/bin/pip install tensorrt

NVIDIA TensorRT正在Python虚拟环境中安装。它需要一段时间来完成。

此时,应安装NVIDIA TensorRT。

激活TensorFlow Python3虚拟环境

要激活TensorFlow Python“/opt/TensorFlow”虚拟环境,请运行以下命令:

$. /opt/tensorflow/bin/activate

应激活TensorFlow Python3虚拟环境。

检查TensorFlow并检查NVIDIA GPU/CUDA加速是否可用

要打开Python 3交互式shell,请运行以下命令:

$python3

Python 3交互式shell应该打开。

首先,使用以下代码行导入TensorFlow:

$将TensorFlow作为TF导入

导入TensorFlow后,您可以使用以下代码行检查您安装的TensorFlow的版本号。正如你所看到的,我们在Debian 12系统上安装了TensorFlow 2.13.1。

$tf.__版本

要验证TensorFlow是否可以使用您在计算机上安装的NVIDIA GPU进行CUDA加速,请运行以下代码行。如您所见,我们的NVIDIA GPU可从TensorFlow访问。

$print(tf. config. list_physical_devices('GPU'))

要退出Python交互式shell,运行以下代码行:

$Quit()

结论

在本文中,我们向您展示了如何在Debian 12上安装Python 3 PIP和Python 3虚拟环境(venv)。我们还向您展示了如何在Debian 12上为TensorFlow创建Python 3虚拟环境,以及如何在Debian 12上安装具有NVIDIA GPU/CUDA加速支持和NVIDIA TensorRT的TensorFlow。最后,我们向您展示了如何激活TensorFlow Python虚拟环境并在Debian 12上访问TensorFlow。

相关文章

服务器端口转发,带你了解服务器端口转发
服务器开放端口,服务器开放端口的步骤
产品推荐:7月受欢迎AI容器镜像来了,有Qwen系列大模型镜像
如何使用 WinGet 下载 Microsoft Store 应用
百度搜索:蓝易云 – 熟悉ubuntu apt-get命令详解
百度搜索:蓝易云 – 域名解析成功但ping不通解决方案

发布评论