在ubuntu上安装tensorflow1.13版本的gpu环境

目录

1.1 Anaconda安装

1.2 pycharm安装

1.3 tensorflow-gpu安装

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1.1  Anaconda安装 

通过镜像源找到自己需要安装的版本：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

我这里是ubuntu系统，

一般下载完后的文件是在Downloads文件夹下，命令行输入cd Downloads/ 进入文件夹

之后打开终端运行下面命令：bash+空格+需要安装的文件路径

bash ./Anaconda3-2021.04-Linux-x86_64.sh

回车安装 一直按回车 直到 需要输入yes 后  连续输入yes  

最后输入 source ~/.bashrc
然后输入python 可以看到 python的版本和第二行是Anaconda 表明anaconda已经安装在系统环境了
ls命名查看安装的文件

1.2  pycharm安装 

点击下面链接下载pycharm的linux社区版https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=linux

先打开一个终端，在命令行输入conda info -e查看已经安装了的环境。

本次需要在ubuntu上安装tensorflow1.13版本的gpu，创建一个新的虚拟环境，conda create -n tf1.13 python=3.6

创建好环境之后，输入命令 source activate tf1.13进入刚刚创建的tf1.13名称的虚拟环境中，输入python看，是否成功安装。

然后要pycharm中使用这个python环境，就需要打开pycharm编译器，在file-settings-project:-python interpreter中add新环境 找到anaconda选择envs中名称为tf1.13环境中的python。

1.3 tensorflow-gpu下载

在虚拟环境tf1.13中，通过命令行输入下载cudatoolkit=10.0，即cuda10.0版本

10.0版本的cuda对应cudnn为7.6.0,因此还需要输入命令conda install cudnn=7.6.0

当然速度慢的话可以后面跟镜像源，-i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

在cuda和cudnn都安装好后，最后安装tensorflow-gpu，命令行输入：pip install --default-time=300 tensorflow-gpu==1.13.1完成安装

然后还需要安装keras和numpy

keras对应的版本是2.2.5，命令行输入：pip install --default-time=300 keras==2.2.5

然后下载合适版本的numpy，不下载的话会保证pip install -U numpy==1.16.4，将numpy的版本降到1.16.4

最后输入代码测试true表示可以正常运行

python

import tensorflow as tf

tf.test.is_gpu_available()