tensorflow1.14安装

1.安装anaconda

①下载

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh

②安装

bash Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh

③换源

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

③测试

conda list

2.安装tensorflow-gpu1.14

①创建虚拟环境

conda create -n tf1.14 python=3.7

②bashrc添加

1.输入：vi ~/.bashrc
2.按i进入insert模式粘贴以下三行：
if [ -f ~/.bashrc ] ; then
        source .bashrc
fi
3.按ESC，再按:wq保存退出文件 
4.输入：source ~/.bashrc

③激活tf1.14环境

source activate tf1.14

④下载tensorflow-gpu
或手动安装，再pip进去 镜像源

conda install tensorflow-gpu==1.14

⑤安装cuda10

conda install cudatoolkit=10.0

⑥安装cudnn（conda自动安装与版本匹配的）

conda install cudnn

3.测试和退出

①测试

python
import tensorflow as tf
tf.test.is_gpu_available()

②退出环境

source deactivate

4.linux命令

先激活环境，再cd到代码所在文件夹，若不挂起（退出终端则停止），直接python test1.py

#查看GPU
nvidia-smi
#显示所有虚拟环境
conda env list
#查看环境
conda list
#删除tf环境
conda remove -n tf1.14 --all
#后台挂起test.py
nohup python -u test.py > test.log 2>&1 &
#批量删除文件
mkdir 空文件名
rsync -a --delete 空文件名/ 删除的文件名/
#传文件夹
1.打包   tar -cvf 文件夹名.tar  文件夹名/
2.传输   scp命令
3.解压   tar -xvf 文件名.tar