【tensorflow】tensorflow -gpu安装及jupyter环境更改

tensorflow -gpu安装

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首先，安装Anoconda

1. 官网下载点我：

2.安装
点击 python 3.6 version自动下载x64版，下载好之后，然后安装。

如图，打上勾之后，一路next
3.打开终端
1）输入conda –-version 查看版本

2）配置Python环境
我装的是python3.5，你们可以根据情况自己选择

conda create –n tensorflow python=3.5

3）激活python环境：activate tensorflow

 退出当前环境指令：conda deactivate

划重点了：安装tensorflow

 **传统的方法就是用pip 安装，导致后面还要下载英伟达的cuda支持以及cdnn库**
 **我在这里介绍一种简单的方法，不依靠pip**
 

1. 在终端中输入

conda install tensorflow-gpu

 2.看包中内容

如图，cuda 9.0和cdnn 7.1.4已经自动安装了不用再自己下载
3.安装完之后

打开Anaconda Prompt 测试成功

希望对大家有所帮助 

如果tf报错CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version

说明版本和显卡驱动版本不符合~不要慌也不要急

参考：

https://www.cnblogs.com/liaohuiqiang/archive/2018/10/15/9791365.html

jupyter 设置不同的 Python 环境

查看我的 python 环境

$ conda info -e
# conda environments:
#
base                  *  /anaconda3
caffe2                   /anaconda3/envs/caffe2
cv                       /anaconda3/envs/cv
tf                       /anaconda3/envs/tf

比如，想使用 tf 作为 jupyter 启动时的 Python 环境

1. 首先激活 tf 环境

$ source activate tf

1. 在 tf 环境下安装 jupyter

(tf) :~ $ conda install jupyter
# 最左边 环境名 tf

1. 启动 jupyter

(tf) :~ $ jupyter notebook

完工！恭喜成为tensorflow 受益人之一！

感悟：jupyter 如果想使用不同的 Python 环境，就需要在这份 Python 环境下安装一份 jupyter，并且在启动前，先 activate 这个环境。