之前配置了CUDA10.0+cuDNN7.4+tensorflow1.13的环境(https://blog.csdn.net/weixin_40512640/article/details/92077967) ,但在pycharm中使用时不知为何出现了问题(可能是不同python版本导致的问题),于是便用anaconda安装tensorflow,方法更加简便,不需要安装CUDA与cuDNN。
但是!!!!如果使用ros,ros与anaconda一起使用会出现各种问题!!!所以如果用ros,不建议此方法安装
参考了https://blog.csdn.net/weixin_39954229/article/details/79961172
1、安装显卡驱动(比较简单的方法)
https://blog.csdn.net/weixin_40512640/article/details/91958123
2、安装anaconda
(1)https://www.anaconda.com/download/#linux 下载
(2)cd到文件下载的位置输入如下命令安装Anaconda
bash Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh
3、重启终端,更新
conda update -n base conda
3、安装tensorflow-gpu
(1)创建虚拟环境,指定Python版本
conda create -n tensorflow python=3.6
(2)激活创建的环境
conda activate tensorflow
或
source activate tensorflow
(3)安装tensorflow
conda install tensorflow-gpu==1.13.1
(4)查看是否安装成功
python
import tensorflow
(5)退出该环境
conda deactivate
或
source deactivate
4、下面给出conda的简单使用(https://www.jianshu.com/p/cfb3a145013d)
(1)退出环境:
conda deactivate
或
source deactivate
(2)移除tensorflow环境
conda remove -n tensorflow --all
(3)查看GPU运行状况
watch -n 0 nvidia-smi
5、在pycharm中配置
打开pycharm,file->settings
点击右上角齿轮符号->add,设置如下
这样便完成了配置。
测试代码如下:
import tensorflow as tf
matrix1 = tf.constant([[3., 3.]])
matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]])
product = tf.matmul(matrix1, matrix2)
sess = tf.Session()
result = sess.run(product)
print (result)
输出[[12.]]