インストールNVIDIAグラフィックドライバ+ cuda10.0 + cudnn +アナコンダ（パイソン3.6）+ tensorflow2.0インストール

グラフィックスカード：GeForceはRTX 2080のTi
システム：18.04

バージョンを選択します

https://www.tensorflow.org/install/source#common_installation_problems
https://blog.csdn.net/qq_27825451/article/details/89082978
Linuxでは、GPU

バージョンPythonのバージョンコンパイラビルドツールcuDNN CUDA
tensorflow-2.0.0 2.7、3.3から3.7 GCC 7.3.1 Bazel 0.26.1 7.4 10.0

2. Ubuntuのシステムのインストール

3. NVIDIAのドライバのインストール

3.1ヌーボー無効にして再起動

入力lsmod | grep nouveauヌーボーを示す出力は、働いています

sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf

blacklist nouveau options 
nouveau modeset=0

再起動し、入力lsmod | grep nouveauも出力しない、ことにより、通常の検査

3.2補助作業

sudo yum -y install gcc-c++ 
sudo apt-get update

3.3ダウンロードの実行ファイル

選択されたNVIDIAドライバのバージョン

ubuntu-drivers devices

ダウンロードします。https：//www.nvidia.cn/Download/index.aspx LANG = CN？

3.4インストール

ドライバネットワーキングをインストールする前に、パッケージをインストールするには、その後、あなたは清華ソースを見て、ソースを変更することができ、高速でのいくつか
によってCtrl+Alt+F3、端末入力
service lightdm stop
注：NVIDIAドライバとの競合が、オフにするため、このステップは、する必要があります
sudo chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-430.26.run
sudo bash NVIDIA-Linux-x86_64-430.26.run –no-opengl-files –no-x-check
注意：あなたは、パラメータを追加する必要があります* -no -opengl-ファイル*、またはページサイクルのログイン
パラメータの参照時にします。https：//blog.csdn.net/wf19930209/article/details/95237824
sudo apt install lightdm
service lightdm start
lightdm参照リンクについて：（https://blog.csdn.net/ chentianting /記事/詳細/ 85089403）
メイン会議に戻りますctrl + alt + f2

3.6結果

NVIDIA、SMI

3.5ピットの記録

私のシステムでは、直接使用するsudo apt-get install nvidia-settings nvidia-driver-430 nvidia-prime方法は、ブートプロセスサイクルのログインインターフェイスに分類されます。
HTTPSを：しかし、この方法は、以下のようなリンク、たくさんのに有効である//blog.csdn.net/BigData_Mining/article/details/99670642が
異なる状況で異なる反応を持って自分のコンピュータをご覧ください。

4. CUDA 10.0インストール

なお、ここでダウンロードcuda10.0いうより10.1、cuda10.1互換性のないtensorflow2.0の
ダウンロードリンク：
http://developer.nvidia.com/cuda-downloads

sudo sh cuda_XXX_linux.run

• インストールプロセス

ドライバがインストールされていない（ステップ2インストール原因）

• オープン、三部作を操作し、bashrcにして環境変数を追加し、追加し、有効になります

gedit ~/.bashrc

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda 
export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/bin 
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

source ~/.bashrc

• クーダインストールテスト成功

cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery 
sudo make 
./deviceQuery

結果=合格、インストールが成功したことを表示されます

cuda10.1アンインストール

sudo /usr/local/cuda-10.1/bin/cuda-uninstaller

三部作に従い、同時に、オープン、追加、有効になります。コメントCUDAのPATH

#export PATH="/usr/local/cuda-10.0/bin:$PATH" 
 #export LD_LIBRARY_PATH="/usr/lcoal/cuda-10.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"```

5.cudnnインストール

Nvidiaのアカウントのログイン、ダウンロード：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive、選択しcuDNN library for linuxたバージョン

解凍したフォルダにコピー+

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/ 
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/ 
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h 

テストインストールが成功したかどうか

cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

上から下へ761バージョンことを示すために7.6.1

6. anancondaパイソン3.6がインストールされて

アナコンダバージョンによって清華ダウンロードミラーは、python3.7とtensorflowに最新3-5.3.0対応に対応したバージョンは、ダウンロードの要件を満たしていない注意Anaconda3-5.2.0を
さらに使用Jupyterに注意を払う、ダウンロード後、インストールし、スパイダーは、この記事にリンクをインストールします/usr/local/anaconda3
（参照リンクします。https：//www.cnblogs.com/jisongxie/p/10053760.html）

sh Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh

インストールパスを変更するための第二のステップ

トリロジー環境変数：

sudo gedit /etc/profile

テキストの終わり

export PATH=/usr/local/anaconda3/bin:$PATH

source /etc/profile

シャットダウン効率的に再起動、端末入力ワードPythonはアナコンダを有します

アンインストールアナコンダ

• 削除ディレクトリ

rm -rf  /usr/local/anaconda3

ここでは、インストールファイルがホームにある場合

rm -rf  ~/anaconda3

• トリロジーは、パス洗浄
  sudo gedit /etc/profile又はsudo gedit ~/.bashrc
  anaconda3関連コンテンツコメントアウトを#export PATH=/usr/local/anaconda3/bin:$PATHhttps://blog.csdn.net/weixin_41528941/article/details/90903584または例えばリンク
  開始source /etc/profileまたはsource ~/.bashrc
  再開放末端またはアクティブパワーオンリセットなし入出力パイソン

7.インストール2.0 tensorflow

sudo pip install --upgrade pip

sudo pip install tensorflow-gpu==2.0.0-alpha0

• トン代替方法：車輪取付前にサンダーダウンロードファイル

https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/1a/66/32cffad095253219d53f6b6c2a436637bbe45ac4e7be0244557210dc3918/tensorflow_gpu-2.0.0a0-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl

sudo pip install tensorflow_gpu-2.0.0a0-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl

ceshi：
https://tensorflow.google.cn/tutorials/quickstart/beginner

from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals

# Install TensorFlow

import tensorflow as tf
mnist = tf.keras.datasets.mnist

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dropout(0.2),
  tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=1)

model.evaluate(x_test,  y_test, verbose=2)