ubuntu利用conda创建虚拟环境,并安装cuda,cudnn,tensorflow

1.安装Anaconda:

下载地址:https://www.anaconda.com/products/individual
Windows安装:
直接双击exe文件,下一步,直到结束,注意安装路劲中避免空格,否则后面使用过程中会发出警告
安装完成后配置环境变量:
D:\ProgramFiles\Anaconda3
D:\ProgramFiles\Anaconda3\Scripts
D:\ProgramFiles\Anaconda3\Library\bin
Linux安装:
./xxx.sh

2.安装NVIDIA驱动:

linux查看NVIDIA驱动:
lspci |grep VGA
查看显卡具体型号:http://pci-ids.ucw.cz/mods/PC/10de?action=help?help=pci
CUDA版本与显卡驱动版本匹配查询:https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html/
在这里插入图片描述
NVIDIA驱动下载地址:https://www.geforce.cn/drivers
根据自己的显卡型号以及操作系统下载对应驱动

3.conda安装仓库

科大源

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

清华源

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

切换回conda默认的源

conda config --remove-key channels

4.创建虚拟环境

conda create -n your_env_name python=3.6,若不写依赖项python的版本号,则默认安装最新的python包

5.激活虚拟环境

conda activate your_env_name,只有激活虚拟环境,你才能使用虚拟环境

6.安装cuda和cudnn

查看tensorflow、cuda、cudnn的官方地址:https://tensorflow.google.cn/install/source#tested_build_configurations
tensorflow、cuda和cudnn对照表如下:
在这里插入图片描述

5.1 安装cuda

conda install cudatoolkit=10.1

5.2 安装cudnn

conda install cudnn=7.6.5

7.安装tensorflow-gpu

pip在线使用阿里源安装
pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple tensorflow-gpu==2.1

Linux下pip永久使用阿里源:
cd $HOME
vi .pip/pip.conf

[global]
index-url = https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple

Windows下pip永久使用阿里源:
直接在user目录中创建一个pip目录,如:C:\Users\用户名\pip,新建文件pip.ini,内容如下

[global]
index-url = https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
<think>嗯,用户问的是在Ubuntu系统上安装TensorFlowCUDAcuDNN的正确顺序。首先,我需要回忆一下之前看到的参考资料。根据引用[3],正确的顺序是先安装CUDA,然后是TensorFlow,最后是cuDNN。不过,这听起来有点奇怪,因为通常cuDNNCUDA的扩展库,应该先安装CUDA,再安装cuDNN,最后才是TensorFlow才对。可能用户提供的引用有误?让我再仔细看看。 引用[1]提到的是“安装配置tensorflow笔记系统及配置安装CUDA安装CUDNN安装tensorflow”,看起来顺序是CUDAcuDNN,然后是TensorFlow。而引用[3]却说先CUDA,再TensorFlow,最后cuDNN,这可能有问题。因为TensorFlow安装时可能会依赖cuDNN的一些库,如果先装TensorFlow再装cuDNN,可能导致找不到相关文件,需要重新配置路径或者安装不完整。 所以正确的顺序应该是先安装CUDA,然后cuDNN,最后安装TensorFlow。可能引用[3]的顺序有误,或者用户引用内容有误。需要确认标准安装流程。通常官方文档会建议先装CUDA,然后cuDNN,之后安装TensorFlow-GPU版本,这样TensorFlow才能正确识别GPU支持。 另外,用户提到的引用[2]也指出安装顺序是CUDA 9.0,cuDNN 7.0,然后tensorflow-gpu 1.11.0。所以正确的顺序应该是CUDA -> cuDNN -> TensorFlow。这可能意味着引用[3]中的顺序是错误的,或者存在特殊情况?比如某些旧版本可能需要不同的顺序? 用户的问题是关于正确顺序的教程,所以需要给出准确的步骤。需要结合多个引用中的信息,但以多数正确来源为准。引用[1]和[2]都支持先CUDAcuDNN,再TensorFlow,而引用[3]的顺序可能有问题。因此,正确的顺序应该是:1. 安装CUDA;2. 安装cuDNN;3. 安装TensorFlow。 接下来,在回答中需要明确步骤,解释每个步骤的作用。例如,CUDA提供GPU计算的基础支持,cuDNN是深度学习的加速库,TensorFlow依赖这两个组件才能使用GPU加速。同时,要提醒用户检查版本兼容性,因为不同版本的TensorFlow需要特定版本的CUDAcuDNN。 可能还需要提到安装后的验证步骤,比如运行TensorFlow测试代码,检查是否识别GPU。此外,安装CUDA时要注意驱动程序的安装,是否需要单独安装NVIDIA驱动,或者CUDA安装包是否包含驱动。根据CUDA的版本,安装方式可能有所不同,用户需要根据官方文档选择适合自己系统的版本。 最后,生成的相关问题需要围绕常见安装问题、版本兼容性、验证安装是否成功以及配置环境变量等方向。例如,如何检查CUDA是否正确安装,如何解决TensorFlow找不到GPU的问题,不同版本的兼容性列表在哪里查找等。</think>### 在Ubuntu系统上安装TensorFlowCUDAcuDNN的正确顺序 #### 1. **安装CUDA** CUDA是NVIDIA提供的GPU行计算平台,为深度学习框架提供底层加速支持。 **步骤**: - 访问[NVIDIA CUDA Toolkit Archive](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive)选择与TensorFlow版本兼容的CUDA版本(例如TensorFlow 2.x通常需要CUDA 11.x)。 - 下载`.run`文件后执行安装安装时需注意: - **不勾选驱动安装**(若已安装NVIDIA专有驱动)[^3]。 - 添加环境变量到`~/.bashrc`: ```bash export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ``` - 验证安装: ```bash nvcc --version # 查看CUDA编译器版本 ``` #### 2. **安装cuDNN** cuDNN是NVIDIA针对深度学习的优化库,需与CUDA版本严格匹配。 **步骤**: - 从[NVIDIA cuDNN下载页](https://developer.nvidia.com/cudnn)下载对应版本的cuDNN压缩包(需注册账号)。 - 解压复制文件到CUDA目录: ```bash tar -xzvf cudnn-*.tgz 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 /usr/local/cuda/lib64/libcudnn* ``` - 验证安装:检查`/usr/local/cuda/include/cudnn_version.h`中的版本号。 #### 3. **安装TensorFlow GPU版本** TensorFlow通过`tensorflow-gpu`包调用CUDAcuDNN实现加速。 **步骤**: - 使用`pip`安装指定版本(需与CUDA/cuDNN版本匹配): ```bash pip install tensorflow-gpu==2.6.0 # 例如TensorFlow 2.6 + CUDA 11.2 + cuDNN 8.1 ``` - 验证GPU支持: ```python import tensorflow as tf print(tf.config.list_physical_devices('GPU')) # 应输出GPU信息 ``` #### 版本兼容性表(示例) | TensorFlow | CUDA | cuDNN | |------------|--------|-------| | 2.6+ | 11.2 | 8.1 | | 2.4-2.5 | 11.0 | 8.0 | | 1.15 | 10.0 | 7.6 | #### 常见问题解决 - **GPU未被识别**:检查CUDA/cuDNN路径是否配置正确,或尝试`sudo apt install nvidia-cuda-toolkit`补充依赖。 - **版本冲突**:使用`conda`虚拟环境隔离不同版本的依赖[^1]。 ---
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