配置 CentOS7 GPU 环境

基本配置

先装 wget
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yum -y install wget
新建自己的文件夹
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mkdir sunyan
安装 Anoconda
下载 Anoconda。注意最新 Anoconda 的是 3.7 版本的，但是 tensorflow 还没有更新到 3.7，这里我们安装 2018 年 5 月发布的 python 3.6 版本。
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wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh
安装 bzip2
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yum install -y bzip2
安装 Anoconda，一路 yes 即可。
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bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh
使能配置
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source .bashrc
输入 Python，查看是否配置正确

Conda 安装 TesnorFlow GPU 版本

配置国内 conda 源。由于 cudnn 和 cuda 很大，conda 又在国外，容易导致下载中断，这里我们配置国内中科大的镜像。
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conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
安装
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conda install tensorflow-gpu
我的 cuda 版本是 9.0，cudnn 版本是 7.1.2，tensorflow-gpu 版本是 1.9.0。

安装 NVIDIA 驱动

安装 gcc
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yum -y install gcc-c++

安装 Open JDK

1	yum install java-1.8.0-openjdk java-1.8.0-openjdk-devel

检测显卡驱动及型号

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sudo rpm --import https://www.elrepo.org/RPM-GPG-KEY-elrepo.org
sudo rpm -Uvh http://www.elrepo.org/elrepo-release-7.0-2.el7.elrepo.noarch.rpm
sudo yum install nvidia-detect

这里显示的是 Tesla P4，410.66 NVIDIA driver

去官网下载对应的驱动

1	wget http://cn.download.nvidia.com/tesla/384.145/NVIDIA-Linux-x86_64-384.145.run

屏蔽默认带有的 nouveau, 使用 su 命令切换到 root 用户下，然后修改 /etc/modprobe.d/blacklist.conf 文件，如果系统没有该文件需要新建一个。
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su root
echo -e "blacklist nouveau\noptions nouveau modeset=0" > /etc/modprobe.d/blacklist.conf
然后查看一下文件内容：
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cat /etc/modprobe.d/blacklist.conf

重建 initramfs image

1 2	mv /boot/initramfs-$(uname -r).img /boot/initramfs-$(uname -r).img.bak dracut /boot/initramfs-$(uname -r).img $(uname -r)

修改运行级别为文本模式

1	systemctl set-default multi-user.target

重新启动，使用 root 用户登陆，这里需要等待一下，约 1 分钟。
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sudo iptables stop
reboot
查看 nouveau 是否已经禁用，如果没有显示相关的内容，说明已禁用。
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ls mod | grep nouveau

安装 kenel-devel

1 2	wget ftp://ftp.riken.jp/Linux/cern/centos/7/updates/x86_64/Packages/kernel-devel-3.10.0-693.17.1.el7.x86_64.rpm yum install kernel-devel-3.10.0-693.17.1.el7.x86_64.rpm

安装 NVIDIA 驱动，一路 Enter 即可

1 2	chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-384.145.run sh NVIDIA-Linux-x86_64-384.145.run

测试

nvidia-smi 测试和 TensorFlow 测试，显示 GPU 信息即可。报警告没有关系，是 TF 本身的警告，也可以通过 pip install h5py==2.8.0rc1 来解决。
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nvidia-smi
python3
import tensorflow as tf
sess = tf.Session()
更换 PyPi 为国内源
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pip install pqi
pqi use tuna
pqi show

更换 conda 源为国内源

conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
conda config --set show_channel_urls yes

基本配置

安装 Anoconda

Conda 安装 TesnorFlow GPU 版本

安装 NVIDIA 驱动

测试