CentOS 7搭建Linux GPU服务器的步骤，供大家参考，具体内容如下
1. CUDA Toolkit的安装
到https://developer.nvidia.com/cuda-gpus查询GPU支持的CUDA版本：
到https://developer.nvidia.com/cuda-downloads，根据操作系统选择下载相应的CUDA Toolkit版本，下载的是一个.run文件，下载完成后以root用户直接运行该文件安装。
安装结束以后。运行：
复制代码 代码如下:nvidia-smi
如果列出了GPU状态信息，表明安装成功：
2. cuDNN的安装
TensorFlow对神经网络的加速通过cuDNN库实现，所以首先去https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive，根据CUDA的版本下载相应版本的cuDNN，也是一个.run文件，下载完成后直接运行。
3. TensorFlow的安装
为了在安装过程中不出现版本冲突等问题，建议先安装Anoconda。到https://www.anaconda.com/download/#linux下载后，运行.sh文件安装。
然后使用下面的命令安装TensorFlow：
conda create -n tensorflow python=2.7 source activate tensorflow export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.11.0rc1-cp27-none-linux_x86_64.whl pip install --ignore-installed --upgrade $TF_BINARY_URL
依次输入：
source activate tensorflow python import tensorflow as tf import pandas as pd tf.__version__
如果没有报错，则表明安装成功：
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。
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这一波大模型产业落地浪潮里，不少企业其实处在 “干瞪眼“的状态。
一种情况是，很多大模型产品看得见却摸不着，在台上一个个遥遥领先——今天Sora技精四座，明天英伟达的机器人又赢得满堂彩，可是到了台下一问：啥时候能用上啊？答曰：遥遥无期。
另一种情况是，企业想用上大模型，却又难免瞻前顾后——既要考虑场景融合，又得兼顾安全性，还要考虑打通现有系统，再加上各种部署成本和繁琐的采购流程……最后只能拂袖：罢了，再等等吧。
稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！
昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后，确实是网易的网址，也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情，因为以前都没有出现这样的情况，现在突然提示跳转到国服战网的网址，是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢？
更新日志
- 小骆驼-《草原狼2(蓝光CD)》[原抓WAV+CUE]
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- 群星《欢迎来到我身边 电影原声专辑》[FLAC/分轨][480.9MB]
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- 齐秦《穿乐(穿越)》[WAV+CUE]
- 发烧珍品《数位CD音响测试-动向效果（九）》【WAV+CUE】
- 邝美云《邝美云精装歌集》[DSF][1.6G]
- 吕方《爱一回伤一回》[WAV+CUE][454M]