ubunbu16.04 anaconda创建虚拟环境并安装tensorflow-gpu（前提已经安装好了CUDA和cuDNN）

先确认一下anaconda的位置

which conda

创建一个新的python2.7环境，新环境一般会安装在anaconda/bin/envs下，也可以自定义路径

conda create --name env_name python=2.7

env_name为想创建的新环境的名称。

新环境创建好后激活环境：

source activate your_env_name

确认一下python2.7和pip位于当前环境下

which python2.7
which pip

 如果在你创建的python3环境下你需要pip3：

#下载setuptools
wget –no-check-certificate https://pypi.python.org/packages/source/s/setuptools/setuptools-19.6.tar.gz#md5=c607dd118eae682c44ed146367a17e26 
#解压
tar -zxvf setuptools-19.6.tar.gz
#编译安装
cd setuptools-19.6
python3 setup.py build
python3 setup.py install

 

#下载pip3
wget –no-check-certificate https://pypi.python.org/packages/source/p/pip/pip-8.0.2.tar.gz#md5=3a73c4188f8dbad6a1e6f6d44d117eeb 
#解压
tar -zxvf pip-8.0.2.tar.gz
#编译安装
cd pip-8.0.2
python3 setup.py build
python3 setup.py install

 下载tensorflow-gpu版，进入到文件所在目录，安装：

pip install tensorflow_gpu-1.0.1-cp27-cp27mu-manylinux1_x86_64.whl

 验证tensorflow-gpu是否安装成功：

import tensorflow as tf
hello = tf.constant(‘Hello, TensorFlow!’)
sess = tf.Session() #在该步会显示电脑的显卡信息
print(sess.run(hello)) 

查看安装的包：

#这个环境下所有安装过的包
conda list
#pip安装的
pip list
#pip3安装的
pip3 list

退出环境：

source deactivate

 查看所有安装过的环境：

conda info -e

 移除虚拟环境：

conda remove -n your_env_name --all

 删除环境中的某个包：

conda remove --name $your_env_name  $package_name