百度AI Studio平台 安装TensorFlow-GPU

一、平台介绍

百度AI Studio是基于百度深度学习平台飞桨的一站式AI开发平台,提供在线编程环境、免费GPU算力、海量开源算法和开放数据，包括很多常用的数据集，使用百度paddlepaddle深度学习框架。

二、安装过程

1、启动GPU环境

首先，你需要一个百度账号并在百度AI Studio平台创建一个项目，完成相关信息的填写并启动项目就会获得每天12小时的GPU算力卡。

2、查看CUDA版本

使用命令
cat /usr/local/cuda/version.txt
查看当前安装CUDA版本
不同版本的CUDA对应可使用的TensorFlow-GPU版本是不同的!!!
注：该平台一般的cuda版本为9.1或10.1，每次分配不一致；

3、查看conda环境

import sys
sys.path

[’’, ‘/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python37.zip’, ‘/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7’, ‘/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/lib-dynload’, ‘/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages’]

所以我们将其安装在python35-paddle120-env环境下。

4、安装TensorFlow-GPU

使用如下命令安装（本次安装为2.1.0版本）

conda install -n python35-paddle120-env tensorflow-gpu==2.1.0 --yes

三、安装测试

使用TensorFlow自带的命令进行测试

import tensorflow as tf
tf.test.is_gpu_available()

返回TRUE/FALSE来确定是否安装成功；

四、TIPS

本方法每次启动项目该虚拟环境中安装的包会被还原，且每次项目分配的CUDA版本随机，所以本方法仅适用于单次使用；
若不想太过于麻烦，可学习该环境自带的paddlepaddle框架，或安装TensorFlow的CPU版本，持久化安装见我的该篇文章。
链接: 百度AIStudio平台 持久化安装包.

五、2020-05-30更新

论坛有人发帖称tensorflow以及pytorch框架都被封禁，可安装，但使用过程中会被杀掉进程。