Anaconda安装Tensorflow-gpu精简教程

最近因为项目的需要，需要给ubuntu安装tensorflow-gpu，我在网上找了大量的教程，跟着网上的教程进行安装

大致步骤是：

1. 安装显卡驱动  
2. 安装CUDA  
3. 安装CUDANN  
4. 安装tensorflow-gpu

教程都是需要自己手动下载安装，步骤较为繁琐 

但是步骤繁琐也关系不大，只要能安装成功一切都是值得的

但是我这边一直卡在了安装CUDA上，电脑莫名其妙一直安装不成功

无奈之下，只能另寻其他方法

无意中了解到：

1. Anaconda里将CUDA和cuDNN作为tensorflow-gpu的依赖项，不再需要单独安装；
2. 借助Intel MKL-DNN库，Anaconda里的TensorFlow在 CPU 上取得更好性能

所以利用Anaconda来安装tensorflow-gpu就显得格外的简单、轻松

版本配置如下：

• ubuntu18.04
• 1050Ti
• anaconda3.5
• python3.7

 安装步骤：

一、安装NVIDA驱动

安装驱动大致有两种方法：

1. 直接上NVIDA官网找到适合本机显卡型号的驱动，下载安装
2. 利用ubuntu系统本身自带的显卡驱动

在这里演示最简单的方法2

1、打开软件和更新

2、在“附加驱动”里，系统会自动搜索N卡驱动，列表里会提供对应你显卡的最新版官方驱动

3、最后点“应用更改”，等待安装完毕。

4、重启系统即可

二、安装Anaconda

1、https://www.anaconda.com/download/ 下载

2、cd到文件下载的位置输入如下命令安装Anaconda

sudo sh Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh

3、安装

安装过程一路按默认安装，输入“yes‘

当出现提示信息“Do you wish to proceed with the installation of Microsoft VSCode? [yes|no]”，输入no

4、安装完毕后加入环境变量

编辑文件
sudo  gedit ~/.bashrc

在文件末尾加入实际安装路径（这个路径仅供参考）
export PATH="/home/ubuntu/anaconda3/bin:$PATH"

立即生效
source .bashrc

修改终端的默认 python 为 anaconda，至此全部完成

三、安装tensorflow-gpu

1、创建一个环境,指定python版本

conda create -n tf python=3.7

2、激活创建的tf环境

conda activate tf 
或者 
source activate tf

3、在该环境下安装tensorflow-gpu

conda install tensorflow-gpu
或
conda install -c anaconda tensorflow-gpu 

安装过程可能会比较慢，部分依赖包偶尔会安装到中途就安装失败

记得重复以上步骤多试几遍！！！

4、查看安装是否成功

$ python
>>import keras
  import tensorflow

6、退出该环境

conda deactivate  
或者  
source deactivate

7、查看GPU运行状况

watch -n 0 nvidia-smi 

在下一次使用tensorflow的时候，要记得要先激活 tf 环境，在该环境下才能引入tensorflow

安装其他包的时候，也要在激活该环境下安装喔

conda  install  

 

以上就是安装tensorflow-gpu的全部步骤了

总的来说，利用anaconda来管理python库还是很方便的

希望此教程能对你们有所帮助，让你们少掉入坑里！！！