ubuntu安装tensorflow-gpu过程-解决多显卡导致的一些错误

ubuntu安装tensorflow-gpu过程

写在前面的话

本文使用anaconda来安装tensorflow

step1-下载安装anaconda3

网址：https://www.anaconda.com/distribution/#download-section
选择 517Mb的python3。7版本。
之后，在下载位置打开终端，输入bash Anaconda3-4.2.0-Linux-x86_64.sh ，注意，名字视文件名而定。
下载之后，需要退出终端，重新打开。这样才能使用jupyter notebook
顺便更改一下源：

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

step2-创建python3。5环境

由于python3。7不支持tensorflow的较高版本，所以创建一个新的环境
命令：conda create -n tensorflow python=3.5
激活新环境需要使用conda activate tensorflow，不加conda是不行的。

step3-安装tensorflow

命令：pip install --index-url https://pypi.douban.com/simple tensorflow-gpu==1.9.0
接下来使用python测试是否安装成功：

import tensorflow as tf

结果显示出错
与numpy有关，所以，使用pip卸载numpy，重新安装小于1.17的版本

pip install numpy=1.16.0

之后，再使用import tensorflow as tf，即可。

遇到的问题

但是，虽然import不会出错。但是使用tensorflow创建会话一直出错。包括之前未创建环境也是。
错误如下：
其中，前一个错误是说cpu的，先解决这一个看看。
参考文章：https://blog.csdn.net/Fourierrr_/article/details/79749899

后来，我觉得自己需要安装的是gpu版本。出现那个无法传进session可能是因为多个显卡的原因。所以，没有解决上一个问题。还是在tensorflow1.9.0下尝试指定gpu试一试。

解决办法，在使用python跑测试代码时，加入下面一句：CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python **.py