武大超算平台安装tensorflow-gpu及其环境_tensorflow gpu版本

1.安装anaconda

2.对应版本确认

3.新建并激活环境

4.安装CUDA

5.安装cuDNN

6.安装tensorflow-gpu

7.验证结果

这份教程已经尝试过多次，并多次进行完善，能够确保教程完整可用。

本教程部分参考另一篇经验贴，并根据自己的实际情况进行了扩展。链接: link
本教程使用版本为：Python 3.9 Tensorflow-gpu 2.7.0 CUDA11.5.2 cuDNN 8.3.2

1. 安装anaconda
法一：在官网进行下载对应版本的anaconda，https://repo.anaconda.com/archive
找到下载命令：wget -c https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh
下载完后的安装命令： sh Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh
之后输入yes和一大段空格的后会弹出一个让你输入路径的地方，因为没有管理员权限同时个人账户下home目录只有1G，所以需要改目录，更换默认安装位置,之后等待安装结束即可。

法二：官网下载压缩包，上传到filezilla，这是我之前的安装方法，现在更推荐第一种。

因为我之前建立过CPU的环境，所以早就安装好了anaconda3，所以GPU环境的安装直接从后面开始。

2. 确定版本信息
操作系统：x86 64架构的64位CentOS 7.5 Linux
GPU集群: 500块Nvidia Tesla V100 16GB
CUDA：目前不能使用12以上的版本，最高到11.6（摘自学校超算交流群内老师消息）
需要注意的是python tensorflow-gpu CUDA cuDNN版本一定要对应，但凡有一点对不上环境都用不了。
根据自身情况，最终版本如下：
Python 3.9 Tensorflow-gpu 2.7.0 CUDA11.5.2 cuDNN 8.3.2

3. 新建环境并激活
新建环境
conda create -n your_env_name python=3.9 这里的环境名字是gputensor

激活环境
source activate gputensor

4. 安装CUDA 11.5.2
（为了避免出错，可以把cuda和cudnn都安装到和anaconda3同样的路径下。例如这里都是/project/zhangsan）
在官网里找到想要的版本https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

根据最下方的链接进行下载，在命令行中输入：
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.5.2/local_installers/cuda_11.5.2_495.29.05_linux.run

然后输入：sh cuda_11.5.2_495.29.05_linux.run

等待一段时间，会出现下面内容

此时，输入accept，然后出现

在这里，需要注意。❌号表示的意思是yes（有点奇怪，但经过多次失败验证是这样的）
1)取消勾选Driver
2)进入options，打开toolkit options，打开change toolkit install path，修改路径，注意装在自己可控的文件夹下，而不是没有权限的文件夹，尽量装在/project/里，例如/project/zhangsan/…，记住该路径，后面要用！


3）取消勾选Create symbolic link from /usr/local/cuda，Done后把sample options也打开看看是否需要修改路径，最好保持一致，改为/project/zhangsan。然后Done，一步步退出，回到取消Driver的界面，选install


4）在/home/账户名 下找到.bashrc和.bash_profile，在这两个文件最后添加下列内容，要注意修改替换为自己的路径。

export PATH=$PATH:/project/zhangsan/anaconda3/bin
export PATH=/project/zhangsan/cuda-11.5/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/project/zhangsan/cuda-11.5/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
export CUDA_HOME=/project/zhangsan/cuda-11.5/
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/project/zhangsan/cuda-11.5/extras/CUPTI/1ib64
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5. 在命令行中更新文件
   source ~/.bashrc
   
   6） 检查CUDA安装是否成功
   nvcc -V
   
   注意，nvcc -V只能说明CUDA的安装是不是成功，不代表cudnn。

5. 安装cuDNN 8.3.2
在官网找到对应版本https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
我没有找到对应的下载链接，在网上查了几个方法尝试过之后都没有成功，所以采取最原始的方法，先下载到本地然后在上传到filezilla里，在命令行里进行解压文件


解压完成后，注意一定要把cudnn文件放入到cuda中对应的文件夹下，例如，将cudnn文件夹下lib文件夹内的所有子文件复制粘贴到cuda文件夹下lib64文件夹下，cudnn文件夹下其他文件也这样操作，这样才能说明安装好了cudnn。

到这里，需要先配置下动态路径。
cd /project/zhangsan
conda install -c anaconda libstdcxx-ng
export LIBRARY_PATH=$LIBRAR{Y}_{P}ATH:/project/panqian/anaconda3/envs/envgpu/libexportL{D}_{L}IBRAR{Y}_{P}ATH=$LD_LIBRARY_PATH:/project/panqian/anaconda3/envs/envgpu/lib

6. 安装tensorflow-gpu
注意进入新建的环境内再安装，安装时加上镜源
conda activate gputensor
pip install tensorflow-gpu==2.7.0 -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple


显示安装成功

7. 验证
1）直接在命令行中是不能检查GPU设备是否可用的，只能检查tensorflow是否可用。

所以不建议用这个方式验证，或许命令行也可以，但我不清楚具体怎么搞

Note: 如果前面的安装过程没有问题，但是import仍然出错，就根据报错内容进行修改，比如这里遇到的是protoc的问题

解决方法是安装即可，开始装的是3.19.0，再次报错说至少3.19.6，所以再次安装。
pip install protobuf==3.19.6 -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple
安装成功后重新检验即可

2）写一个简单的.py文件，通过运行.sh文件得到反馈，.py内容如下：

#!/bin/bash
import tensorflow as tf
# 返回True或者False
tf.test.is_gpu_available()

physical_devices = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
print("Num GPUs Available: ", len(physical_devices))
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5
6
7

运行结果如下（前面有些警告，不用管，这里是主要内容截取）：

意思就是GPU设备可用，设备名字是device: 0

至此，成功安装武大超算平台tensorflow-gpu及其环境。
filezilla上最终截图如下：