ubuntu服务器安装TensorFlow-gpu

本文档详细介绍了在Ubuntu系统中安装TensorFlow-GPU的步骤,包括安装显卡驱动、Anaconda、创建特定Python版本的conda环境,以及安装和测试TensorFlow-gpu。通过conda命令行管理Python环境,确保与TensorFlow版本兼容,并最终验证GPU支持。
Python3.8

Python3.8

Conda
Python

Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言,以其简洁易读的语法而闻名,适用于广泛的应用,包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

ubuntu服务器安装TensorFlow-gpu

STEP.1 在ubuntu系统下安装显卡驱动,这个可以上网查(只需要安装驱动就行).
STEP.2 安装anaconda(管理python环境), 参考https://blog.youkuaiyun.com/IgnoranceOfMe/article/details/120404363
STEP.3 检查需要安装的tensorflow环境的python版本
执行

conda search tensorflow

后会得到如下图, 红框内对应此tensorflow版本支持的python版本(py36代表python版本为3.6).
在这里插入图片描述
找到需要安装的tensorflow版本对应的python版本后创建新的conda环境

如果红框内为py36的话就创建3.6版本的python,语句如下, 其它版本的python同理.

conda create -n env_name python=3.6

等待一会输入 y python 3.6版本就创建成功.

STEP.4 安装tensorflow
根据选择的tensorflow版本直接执行如下语句(如下选择tensorflow 版本为1.12)

conda install tensorflow-gpu=1.12

在这里插入图片描述
红框内为安装的tensorflow相关的信息, 可以看到cuda 和cudnn都在依赖包范围内.输入y 后进行安装, 等待安装完成.
STEP.5 测试tensorflow-gpu环境
在创建的conda环境下执行,

python

得到如下图
在这里插入图片描述
红框内为python版本对应上面创建的conda 环境的python版本.
在语句内输入

import tensorflow
print(tensorflow.test.is_gpu_availiable())

输出的最底层会出现

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Python3.8

Python3.8

Conda
Python

Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言,以其简洁易读的语法而闻名,适用于广泛的应用,包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值