ubuntu16.04安装anaconda

1.安装nvidia驱动

sudo apt-get install nvidia-384-dev

禁用nouveau

sudo  gedit  /etc/modprobe.d/blacklist.conf

添加以下两行代码

blacklist nouveau
options nouveau modeset=0

保存退出。
重新生成 kernel initramfs:

sudo update-initramfs -u 

2.安装cuda，我安装的是10.0版本
去官网下载自己所需要的cuda版本的包安装

 sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-1_amd64.deb
 sudo apt-key add /var/cuda-repo-10-0-local-10.0.130-410.48/7fa2af80.pub
 sudo apt-get update
 sudo apt-get install nvidia-410-dev
 sudo apt-get install cuda

安装cudnn

tar zxvf cudnn-10.0-linux-x64-v7.3.1.20.tgz
sudo cp -a cuda/include/* /usr/local/cuda/include
sudo cp -a cuda/lib64/* /usr/local/cuda/lib64

安装成功后 查看 CUDA 版本，进入到根目录下:

cat /usr/local/cuda/version.txt

3.下载安装anaconda

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2019.07-Linux-x86_64.sh

一般在home的目录下安装

  sh  Anaconda3-2019.07-Linux-x86_64.sh

根据提示全部回答yes
执行命令让.bashrc中添加的路径生效：

$ source ~/.bashrc

运行python就可以看到已经安装好了，执行$ which python命令可以查看python路径。
激活环境

 source activate

安装完成后会进入（base）模式，这是anaconda的环境
退出 base / 进入base

conda deactivate

conda activate base

关联仓库的镜像

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes

通过 vim ./.condarc查看关联的仓库

最好把默认的defaults 去掉
4.创建一个工作环境,用命名的方式创建一个 test（自己取名）的环境 依赖 python3.7

conda create  -n  test  python==3.7

查看已存在的环境

conda  env list

进入所创建的工作环境

 conda activate test

5.安装依赖的库

conda install numpy

6.安装tensorflow-gpu

 conda install tensorflow-gpu=1.10

7.安装pytorch,首先查看cuda版本

cat /usr/local/cuda/version.txt

在官网 选择对应的版本
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0
安装成功后进入python环境可以查看pytorch版本：

import torch