环境搭建07-Aanaconda虚拟环境中搭建自己所需要的深度学习环境--cudatoolkit,cudnn,tensorflow-gpu,...

1. 创建一个新的conda环境。

conda create -n py36_cuda10_tf1131 python=3.6   ## 创建指定python版本的conda环境
source activate py36_cuda10_tf1131  ## 激活conda环境

2. 安装所需版本的cuda和cudnn。

可以在网站https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/linux-64/查看支持的版本。
如果下载的慢，可将conda下载包的镜像源更换为国内的镜像源。

conda install cudatoolkit=10.0 cudnn=7.6.4 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/linux-64/

如果报错，可以尝试将https修改为http:

conda install cudatoolkit=10.0 cudnn=7.6.4 -c http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/linux-64/

3. 使用清华镜像安装tensorflow-gpu和keras版本。

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu==1.13.1
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple keras==2.1.5