Tensorflow 2 环境搭建（Ubuntu 16.04）

文档说明：本文根据【官方文档】结合自身实践而成，针对常见安装步骤略有删减（主要是官方会考虑各种安装环境，本文主要限定在Ubuntu 16.04）。

系统要求

• Python 3.5-3.7；
• pip 19.0 或更高版本（需要 manylinux2010 支持）；
• Ubuntu 16.04 或更高版本（64 位）/ Windows 7 或更高版本（64 位）（仅支持 Python 3）；
• GPU 支持需要使用支持 CUDA® 的显卡（适用于 Ubuntu 和 Windows），Tensorflow2 NVIDIA® GPU 驱动程序需要 418.x 或更高版本，TensorFlow 2.1.0 及更高版本需要 CUDA 版本 10.1 ，cuDNN SDK（7.6 及更高版本）；
• TensorRT 6.0 [可选项]：该模块可缩短用某些模型进行推断的延迟时间并提高吞吐量。

硬件要求

• 若要使用GPU，需要安装CUDA® 计算能力为 3.5 或更高的 NVIDIA® GPU 卡；
• NVIDIA® GPU 驱动程序：CUDA 10.1 需要 418.x 或更高版本。

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安装GPU驱动及CUDA \ cuDNN \ TensorRT

通过 apt 安装：

• Ubuntu 16.04 版本安装步骤如下：

# Add NVIDIA package repositories
# Add HTTPS support for apt-keyruxia
sudo apt-get install gnupg-curl
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/cuda-repo-ubuntu1604_10.1.243-1_amd64.deb
sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/7fa2af80.pub
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604_10.1.243-1_amd64.deb
sudo apt-get update
wget http://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/ubuntu16ruxia04/x86_64/nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1604_1.0.0-1_amd64.deb
sudo apt install ./nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1604_1.0.0-1_amd64.deb
sudo apt-get update

# Install NVIDIA driver
# Issue with driver install requires creating /usr/lib/nvidia
sudo mkdir /usr/lib/nvidia
sudo apt-get install --no-install-recommends nvidia-418
# Reboot. Check that GPUs are visible using the command: nvidia-smi

    
# Install development and runtime libraries (~4GB)
sudo apt-get install --no-install-recommends cuda-10-1 libcudnn7=7.6.4.38-1+cuda10.1 libcudnn7-dev=7.6.4.38-1+cuda10.1


# Install TensorRT. Requires that libcudnn7 is installed above.
sudo apt-get install -y --no-install-recommends libnvinfer6=6.0.1-1+cuda10.1 libnvinfer-dev=6.0.1-1+cuda10.1 libnvinfer-plugin6=6.0.1-1+cuda10.1

• Ubuntu 18.04 的安装步骤如下：

# Add NVIDIA package repositories
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/cuda-repo-ubuntu1804_10.1.243-1_amd64.deb
sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pub
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804_10.1.243-1_amd64.deb
sudo apt-get update
wget http://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/ubuntu1804/x86_64/nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1804_1.0.0-1_amd64.deb
sudo apt install ./nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1804_1.0.0-1_amd64.deb
sudo apt-get update

# Install NVIDIA driver
sudo apt-get install --no-install-recommends nvidia-driver-430
# Reboot. Check that GPUs are visible using the command: nvidia-smi

# Install development and runtime libraries (~4GB)
sudo apt-get install --no-install-recommends \
    cuda-10-1 \
    libcudnn7=7.6.4.38-1+cuda10.1  \
    libcudnn7-dev=7.6.4.38-1+cuda10.1


# Install TensorRT. Requires that libcudnn7 is installed above.
sudo apt-get install -y --no-install-recommends libnvinfer6=6.0.1-1+cuda10.1 \
    libnvinfer-dev=6.0.1-1+cuda10.1 \
    libnvinfer-plugin6=6.0.1-1+cuda10.1

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安装Tensorflow 2

需要安装 Anaconda，可以从【此处】下载对应的版本。

具体安装步骤就不赘述了，一路确认就好。

创建虚拟环境，下方的“tensorflow2venv”是虚拟环境名称，大家可以根据自己情况进行取名。

# 创建虚拟环境 tensorflow2venv
conda create -n tensorflow2venv pip python=3.7  # select python version

# 进入虚拟环境
conda activate tensorflow2venv

# 将 pip 更新到最新版本
python -m pip install --upgrade pip  

# 安装制定版本的 tensorflow2 ，若不指定版本，则会安装最新版
pip install tensorflow==2.1.0

# 测试 tensorflow2 是否安装成功
python -c "import tensorflow as tf;print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

若执行脚本输出内容最后出现“Created TensorFlow device”等文本内容，则标识 Tensorflow2 安装完成了，下面就可以开始我们的深度学习之旅了。祝一切顺利。

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