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在CentOS 7.6（无桌面版）环境下 GPU驱动与深度学习框架的安装指南

在CentOS 7.6系统中配置并安装NVIDIA显卡驱动、CUDA工具、CuDNN库以及TensorFlow-GPU，以下是详细的操作步骤。

一、安装NVIDIA显卡驱动

1. 禁用 Nouveau 驱动

Nouveau 是CentOS默认的显卡驱动，但在安装NVIDIA显卡驱动之前，需先禁用其它驱动。通过以下命令实现：

sudo nano /etc/modprobe.d/blacklist.conf

在文件末尾添加以下内容：

blacklist nouveaublacklist lbm-nouveauoptions nouveau modeset=0alias nouveau offalias lbm-nouveau off

2. 安装NVIDIA显卡驱动

下载并执行NVIDIA的驱动安装脚本：

sh NVIDIA-Linux-x86_64-384.183.run

安装完成后，系统需重新启动。建议使用以下命令更新初始 RAMdisk：

dracut --force

二、安装CUDA

1. 配置环境变量

在终端中（或通过~/.bashrc文件修改）添加以下环境变量：

export PATH=/usr/local/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib:$LD_LIBRARY_PATH
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

2. 验证CUDA版本

确认已安装的CUDA版本是否符合当前深度学习框架的要求。例如：

nvidia-smi

三、安装CuDNN库

1. 获取CuDNN安装包

从官方网站或特定镜像站点下载对应CUDA版本的CuDNN库文件。例如，若使用CUDA 10.0，下载对应的CuDNN 7.6版本。

2. 安装CuDNN

使用以下命令安装：

tar -xzf cudnn-
   <版本>
    -linux-x86_64.tar.gz
   

将<版本>替换为实际下载的CuDNN版本号，并将安装路径添加至~/.bashrc文件中：

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/<
   
    >:$LD_LIBRARY_PATH
   

四、安装TensorFlow-GPU

1. 检查TensorFlow版本

确保安装的TensorFlow版本与CUDA版本和CuDNN版本兼容。例如，TensorFlow 1.13适用于CUDA 10.0及CuDNN 7.6。

2. 安装TensorFlow

通过pip安装：

pip install tensorflow-gpu

3. 验证安装

运行以下示例代码确认安装是否成功：

import tensorflow as tf
print(tf.reduce_sum(tf.constant([1.0, 2.0], dtype=tf.float32)))

注意事项

通过以上步骤，可以在CentOS 7.6（无桌面版）环境下顺利完成NVIDIA显卡驱动与深度学习框架的安装配置。