ubuntu环境配置之tensorflow
cuda10和cudnn7.4.2下载安装
cuda10 到官网上选择合适的版本下载即可，这里选啦cuda10。最后下载run文件进行安装。
cuda安装流程中默认设置。
cudnn7.4.2安装
解压
sudo tar -xvf cudnn-10.0-linux-x64-v7.6.5.32.tgz
将对应文件复制到cuda目录中
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-10.0/include/
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-10.0/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-10.0/include/cudnn.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-10.0/lib64/libcudnn*
测试
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 #查看cudnn的版本
Anaconda下载安装
下载的话，可以直接到Anaconda官网去下载安装包，或者国内的镜像。
安装
运行安装包，一路回车和输入yes即可，注意最后会让是否安装vscode，看自己的情况是否安装。
创建环境
先创建一个新的虚拟环境tensor.
conda create -n tensor python=3.6
然后激活，进入该环境。
conda activate tensor
安装tensorflow-gpu,为了快速下载，需要使用国内的源。
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ #添加整个镜像源的地址
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ #添加镜像源中 pytorch 对应的地址
安装：
pip install tensorflow-gpu==1.14.0
测试安装的tensorflow:
# python环境
import tensorflow as tf
tf.test.is_gpu_available()
# 最后显示True即可调用gpu