ubuntu18.04超简单的安装anaconda3 + tensorflow-gpu1.12

1.anaconda3的安装

本部分参考如下博文：

https://blog.csdn.net/hgdwdtt/article/details/78633232

http://www.javashuo.com/article/p-dplzrenq-mr.html

主要按照第二篇博文的过程安装，只是没有作最后一步（即设置anaconda的python做为系统默认的python），此处就不复制粘贴了，不过运行了第一篇博文中的一条命令：

sudo apt-get install libcupti-dev
#据博主说是准备tensorflow-gpu的环境，不清楚有没有用，暂时写在这里

 

2.tensorflow的安装

彻底按照tensorflow官方教程步骤一次成功，不过没有建立新的虚拟环境（毕竟个人python只用来写tensorflow），在此以前我已经安装好了GPU驱动，具体参考个人另外一篇http://www.javashuo.com/article/p-ynsvznak-ns.html

GPU支持：

https://tensorflow.google.cn/install/gpu

虽然教程里是16.04的安装，不过彻底复制过来在18.04中使用没有出现问题，按照下列命令一条一条执行便可

# Add NVIDIA package repository 添加NVIDIA安装包的仓库
sudo apt-key adv --fetch-keys http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/7fa2af80.pub
wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/cuda-repo-ubuntu1604_9.1.85-1_amd64.deb
sudo apt install ./cuda-repo-ubuntu1604_9.1.85-1_amd64.deb
wget http://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/ubuntu1604/x86_64/nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1604_1.0.0-1_amd64.deb
sudo apt install ./nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1604_1.0.0-1_amd64.deb
sudo apt update

# Install CUDA and tools. Include optional NCCL 2.x
# 安装CUDA9.0和tools.包括了可选的NCCL 2.X
# NCCL 可实现多 GPU 支持。
sudo apt install cuda9.0 cuda-cublas-9-0 cuda-cufft-9-0 cuda-curand-9-0 \
    cuda-cusolver-9-0 cuda-cusparse-9-0 libcudnn7=7.2.1.38-1+cuda9.0 \
    libnccl2=2.2.13-1+cuda9.0 cuda-command-line-tools-9-0

# Optional: Install the TensorRT runtime (must be after CUDA install)
# 可选项：安装TensorRT
# TensorRT 可缩短在某些模型上进行推断的延迟并提升吞吐量。
sudo apt update
sudo apt install libnvinfer4=4.1.2-1+cuda9.0

tensorflow-gpu：

https://tensorflow.google.cn/install/pip

因为安装的是anaconda3，因此python版本是3.7，可是tensorflow目前最高只支持到3.6，所以须要回退一下python版本（固然若是建立了新的虚拟环境，那么就不用回退base的python版本了，只须要激活新的虚拟环境便可,但虚拟环境下安装的话请按照官方教程中的步骤来）

2.1回退python版本

conda install python=3.6

2.2激活base环境并安装tensorflow-gpu

conda activate base
pip install --upgrade tensorflow-gpu

2.3检查安装效果并退出虚拟环境

python -c "import tensorflow as tf; tf.enable_eager_execution(); print(tf.reduce_sum(tf.random_normal([1000, 1000])))"

输出如下内容表示安装成功（主要是最后一行）

退出环境

conda deactivate

补充：

关于CUDAtoolkit和cudnn，conda安装的时候会自动配置相关依赖项，以下图能够看到依赖项中存在cudnn和CUDAtoolkit