记录ubuntu下安装caffe、tensorflow、pytorch的那些点

最新推荐文章于 2025-03-01 12:24:19 发布

Hinata__

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/SeeYaLi/article/details/82800434

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本文记录了在Ubuntu系统中安装Caffe、TensorFlow和PyTorch的过程，包括Anaconda环境的创建、CUDA和CUDNN的安装、以及针对不同框架的特定步骤。在安装过程中，作者提到了要注意显卡驱动的匹配、CUDA版本的选择以及解决模块导入问题。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

写在前面

反反复复这几个环境已经装了第三遍了，第一次失败，第二次成功，因为某些原因又要在这台新机器上装第三遍，有些疲惫、有些烦躁，但在此记录一下接下来我要做的事情，给自己一个提醒，万一以后还要来几遍呢。

linux安装

之前心血来潮下了最新版的ubuntu18.04，忘了因为什么原因回到了ubuntu16.04

下载linux16.04版本，下载软碟通刻录优盘启动盘，然后安装linux。

Anaconda3安装与虚拟环境的创建

上Anaconda官网下载Anaconda3，默认在Downlod目录里，进入该目录，bash该文件。在home中会出现一个anaconda3的文件夹。

用以下命令添加清华镜像，否则可能会报Http error。

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes

用命令conda create -n [envName] [pythonVersion]创建虚拟环境，如创建caffe环境用以下命令。

conda create -n caffe python=3.5

caffe安装

对于caffe的安装，基本是按照Artporg的caffe安装简明教程来的，感谢这位老哥。

有如下几个点需要注意以下

原文中安装的是显卡驱动是nvidia-384，因为每个人自己的显卡不同，所以应该安装与自己机器对应的显卡驱动。
执行以下命令来查看自己机器合适的显卡驱动。
参考这里。
```
ubuntu-drivers devices
```
安装完显卡驱动后，reboot。
cuda和cudnn的选择。由于要同时安转caffe和tensorflow，如果安装的tensorflow是gpu版的也要用到cuda。目前tensorflow最高1.7版本最高支持cuda9.0，而caffe可以支持9.2，当然可以装两个版本的cuda，通过软连接不同的文件达到cuda版本的切换，为了不必要的麻烦，可以只装cuda9.0版本即可。
进入python交互环境import caffe出现no module named caffe._caffe时，cd到caffe根目录，sudo make pycaffe, 然后在make all、make test、make runtest。出现类似“no need to make”时，make clean。

tensorflow安装

参照这里。

pytorch的安装

引入清华镜像：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

conda创建pytorch的环境，进入pytorch官网，选择对应的os、pyhton、package、cuda，执行下面生成的命令即可。

最后

放一张成功导入各模块的图，至于实际程序能不能跑起来，再说。

环境搭建成功图