最近因为项目的需要,需要给ubuntu安装tensorflow-gpu,我在网上找了大量的教程,跟着网上的教程进行安装
大致步骤是:
- 安装显卡驱动
- 安装CUDA
- 安装CUDANN
- 安装tensorflow-gpu
教程都是需要自己手动下载安装,步骤较为繁琐
但是步骤繁琐也关系不大,只要能安装成功一切都是值得的
但是我的自己这边一直卡在了安装CUDA上,电脑莫名其妙一直安装不成功
无奈之下,只能另寻其他方法
无意中了解到:
- Anaconda里将CUDA和cuDNN作为tensorflow-gpu的依赖项,不再需要单独安装;
- 借助Intel MKL-DNN库,Anaconda里的TensorFlow在 CPU 上取得更好性能
所以利用Anaconda来安装tensorflow-gpu就显得格外的简单、轻松
版本配置如下:
- ubuntu18.04
- 1050Ti
- anaconda3.5
- python3.7
安装步骤:
一、安装NVIDA驱动
安装驱动大致有两种方法:
- 直接上NVIDA官网找到适合本机显卡型号的驱动,下载安装
- 利用ubuntu系统本身自带的显卡驱动
在这里演示最简单的方法2
1、打开软件和更新
2、在“附加驱动”里,系统会自动搜索N卡驱动,列表里会提供对应你显卡的最新版官方驱动
3、最后点“应用更改”,等待安装完毕。
4、重启系统即可
二、安装Anaconda
1、https://www.anaconda.com/download/ 下载
2、cd到文件下载的位置输入如下命令安装Anaconda
sudo sh Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh
3、安装
安装过程一路按默认安装,输入“yes‘
当出现提示信息“Do you wish to proceed with the installation of Microsoft VSCode? [yes|no]”,输入no
4、安装完毕后加入环境变量
编辑文件
sudo gedit ~/.bashrc
在文件末尾加入实际安装路径(这个路径仅供参考)
export PATH="/home/ubuntu/anaconda3/bin:$PATH"
立即生效
source .bashrc
修改终端的默认 python 为 anaconda,至此全部完成
三、安装tensorflow-gpu
1、创建一个环境,指定python版本
conda create -n tf python=3.7
2、激活创建的tf环境
conda activate tf
或者
source activate tf
3、在该环境下安装tensorflow-gpu
conda install tensorflow-gpu
安装过程可能会比较慢,部分依赖包偶尔会安装到中途就安装失败
记得重复以上步骤多试几遍!!!
4、查看安装是否成功
$ python
>>import keras
import tensorflow
6、退出该环境
conda deactivate
或者
source deactivate
7、查看GPU运行状况
watch -n 0 nvidia-smi
在下一次使用tensorflow的时候,要记得要先激活 tf 环境,在该环境下才能引入tensorflow
安装其他包的时候,也要在激活该环境下安装喔
conda install <package_name>
以上就是安装tensorflow-gpu的全部步骤了
总的来说,利用anaconda来管理python库还是很方便的
希望此教程能对你们有所帮助,让你们少掉入坑里!!!