说明：
nvidia 30系显卡仅支持cuda11.0及以上版本，对应cudnn最低版本为8.0，tf版本为2.4.0
在win系统中无法实现30系显卡运行tf1的代码该教程使用的环境如下：
- Ubuntu20.04
- 3060 显卡
- cuda 11.1
- cudnn 8.0.5
- python 3.6
- tensorflow 1.15
- 其中 python 版本和 tensorflow 版本是固定的
- 简陋的目录
- 安装显卡驱动
- 安装cuda
- 安装cudnn
- 安装python(直接略过，我使用的conda 里面创建了一个python3.6的虚拟环境)
- 安装tensorflow1.15
安装 显卡驱动
ubuntu-drivers devices
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update
sudo ubuntu-drivers autoinstall
安装 CUDA
- 在nvidia官网下载相应cuda文件
- cuda文件链接
- 选择相应版本进行安装
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.1.0/local_installers/cuda_11.1.0_455.23.05_linux.run
sudo sh cuda_11.1.0_455.23.05_linux.run
在安装时，由于显卡驱动程序已预先安装，因此此时不需要选择显卡驱动程序选项
[En]
At the time of installation, because the video card driver has been installed in advance, there is no need to select the video card driver option at this time
该页面输入
accept
然后配置cuda环境变量
gedit ~/.bashrc 打开相应的文件，并在文件最后插入以下内容
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.1/lib64
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-11.1/bin
export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-11.1
保存文件，执行 source ~/.bashrc激活环境
若执行 nvcc -V成功，则配置完毕
安装 cudnn
cuda 与 cudnn版本对应关系自行网上搜索
需要注册账号,登陆才能下载
cudnn链接地址
以图中为例
下载deb文件进行安装，例如：
cuDNN Runtime Library for Ubuntu20.04 x86_64 (Deb)
cuDNN Developer Library for Ubuntu20.04 x86_64 (Deb)
cuDNN Code Samples and User Guide for Ubuntu20.04 x86_64 (Deb)
下载完毕之后进行安装
sudo dpkg -i libcudnn8_8.0.5.39-1+cuda11.1_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn8-dev_8.0.5.39-1+cuda11.1_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn8-samples_8.0.5.39-1+cuda11.1_amd64.deb
下面是cudnn测试,不测也可以
cp -r /usr/src/cudnn_samples_v8/ $HOME
cd $HOME/cudnn_samples_v8/mnistCUDNN
make clean && make
./mnistCUDNN
安装conda以及python
略过
安装tensorflow1.15
pip install --upgrade pip
pip install nvidia-pyindex
pip install nvidia-tensorflow[horovod]
pip install nvidia-tensorboard==1.15
测试
import tensorflow as tf
import tensorboard
tf.enable_eager_execution()
a = tf.random.uniform([1000, 1000])
b = tf.random.uniform([1000, 1000])
print(tf.matmul(a, b))
本文参考：
的本天行者同学
weixin_43751285
谷米今天认路了吗
Original: https://blog.csdn.net/qq_39632866/article/details/121776117
Author: TTMer
Title: 30系显卡配置tensorflow1.x环境
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