ubuntu装TensorFlow-GPU2.1.0

前言

在Ubuntu16.04装CUDA和cuDNN和Ubuntu安装Anaconda3的基础上，装Tensorflow-gpu2.1.0。笔者要复现的代码环境是ubuntu16.04，Python2.7，选择装Tensorflow-gpu2.1.0，记录过程。
参考文献：
[1] 环境搭建05——TensorFlow的安装，最全总结!!!
[2] win10和Ubuntu16.04中基于anaconda安装TensorFlow（CPU+GPU）
[3] conda 安装 TensorFlow gpu cuda 轻松 无错 安装 nb_conda jupyter conda常用命令 快速入门
[4] Ubuntu 16.04 x64安装Anaconda和TensorFlow 1.2.0笔记（with GPU）

一、添加Anaconda下载源

因为网络问题，为了便于Anaconda从网络下载文件，需要添加清华大学镜像源，执行以下命令：

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

然后执行以下命令检查是否加入成功。

conda info

如图：

二、创建和激活虚拟环境

1.创建虚拟环境

建立Python版本为2.7的虚拟环境。

conda create -n py27_tf120 python=2.7

其中，“-n”是name，py27_tf120是创建的虚拟环境名称。
过程如下图，回答y。

2.激活虚拟环境

上图蓝色框已说明激活建立的虚拟环境命令和关闭虚拟环境的命令。
激活虚拟环境：

conda activate py27_tf210

如图所示，会看见终端已经将路径定位到创建的虚拟环境了，即用户名前有创建的虚拟环境名称的小括号。

三、安装TensorFlow

执行conda命令，安装TensorFlow-gpu2.1.0。（笔者使用pip命令总是报错，conda命令就只有网速问题）

conda install tensorflow-gpu==2.1.0

过程如下：

输入y继续。

上图出现CondaHTTPError，是因为网速问题，再来一次。

输入y即得最后的结果，安装成功。

说明：在安装过程中，原有的软件会被升级，原本笔者的Python创建的是2.7版本，安装TensorFlow2.1.0时，升级Python为3.7版本了。若需要Python2.7，可对Python3.7进行降级处理。

四、测试

因为装的是TF2的版本，有些模块没有或者书写与TF1不一样。
在虚拟环境中输入：

Python

进入Python编写环境。

① TF1的测试：

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print (sess.run(hello))

② TF2的测试：

import tensorflow as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
hello = tf.constant('hello,tensorflow')
sess = tf.compat.v1.Session()
print(sess.run(hello))

结果如下图所示，输出了b’hello,tensorflow’，即为成功。

exit()退出Python。

五、相关记录

① 移除虚拟环境中的包（TensorFlow）

conda remove -n py27_tf210 tensorflow-gpu=2.1.0

② 移除整个虚拟环境

conda remove -n py27_tf210 --all

③ 查找包版本

 conda search tensorflow-gpu

④ 检查python2是否在当前虚拟环境下的地址路径（envs）下面

which python2

⑤ 列出现有的全部环境

conda env list

⑥ 安装Pycharm
Ubuntu 16.04 安装 PyCharm

⑦ 快速修改主机名
ubuntu 16.04系统快速修改主机名

⑧ 在Pycharm中使用创建的TF环境
Ubuntu16.04下使用anaconda简便安装TensorFlow-gpu，并在Pycharm中使用