Ubuntu利用anaconda安装TensorFlow-gpu版本以及安装paddle-gpu版本

在Ubuntu系统安装GPU版本的TensorFlow,主要就是要选择好合适的TensorFlow版本以及与之相对应的cuda以及cudnn版本。
第一步,确保系统安装了anaconda,这个安装过程较为简单,
第二步,利用anaconda创建Python环境
(1)基于Python创建一个pytf的环境

cond create -n pytf python=3.6

第三步,安装TensorFlow-gpu版本

pip install tensorflow-gpu==2.7 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

第四步,安装cuda

conda install cudatoolkit=11.3 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/linux-64/

第五步,安装cudnn

conda install cudnn=8.2

第六步,测试环境是否安装成功

import tensorflow as tf
# 检查tensorflow是否得到CUDA支持,安装成功则显示true,否则为false
tf.test.is_built_with_cuda()
# 检查tensorflow是否可以获取到GPU,安装成功则显示true,否则为false
tf.test.is_gpu_available()

这里要注意的就是安装TensorFlow时,选择合适对应的cuda以及cudnn版本,下面给出算是一个合适的对应表。

TensorFlow Cuda cudnn
1.0.0-1.2.0 8 5.1
1.3.0-1.4.0 8 6
1.5.0-1.12.0 9.0 7
1.13.0 10.0 7.4
2.0 10.0 7.6
2.1 10.1 7.6
2.2 10.1 7.6
2.3 10.1 7.6
2.4 11.0 8.0
2.5 11.2 8.1
2.6 11.3 8.2
2.7 11.3 8.2
2.8 11.6 8.6
2.9 11.6 8.6
2.10 11.6 8.6

这里有个小插曲,安装TF1.10.0的时候,要严格安装9.0版本的cuda,要是不小心装成其他型号,会失败。

同理,在安装paddle时,也需要注意相应的cuda以及cudnn版本。他们之间的版本号对应关系:
paddlepaddle-gpuX.X.X.postXX 其中post后的两个XX分别代表CUDA版本,CUDNN版本。
以paddlepaddle-gpu
1.5.1.post87为例,代表CUDA版本8,CUDNN版本7.X

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