cuda 9.0+anaconda 3+python 3.6.5+tensoflow+dlib 19.17+face_recognition安装血泪史

cuda 9.0+anaconda 3+python 3.6.5+tensoflow+dlib 19.17+face_recognition安装血泪史

刚接触三维人脸重建的小白，需要跑代码，在服务器上配置环境就已经耗费了大部分的元气，中途各种坑都踩过，最后终于成功运行了代码，终于等到你，还好没有放弃！下面我就来分享一下正确的安装步骤~

Anaconda 3的安装

由于Anaconda3是实验室的同学帮忙安好了，我在这里不详细介绍，但是！需要注意一点，就是什么cuda，cdnn，anaconda以及tensorflow这些东西的版本一定要匹配！不然会出现各种问题，我这儿的配置正好这篇文章相同（感谢博主的分享！）跟我一样的小伙伴可以参考一下~
ubuntu16.04+anaconda3+CUDA9.0+cudnn7.0.5+tensorflow1.6+python3.6环境配置

tensorflow的安装

按照上面的步骤安装好anaconda 3，它会自带选择安装的python版本，有2.7的和3.6的两个版本，我这里安的是python 3.6
等这些都大功告成，我们可以检查一下目前的python版本，我的python版本是这样子的~

(base) gpuserver02@gpuserver02-SYS-7048GR-TR:~$ python
Python 3.6.5 | packaged by conda-forge | (default, Apr  6 2018, 13:39:56) 
[GCC 4.8.2 20140120 (Red Hat 4.8.2-15)] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

退出python

>>> exit()

这些都完成了以后我们就开始在anaconda 3的python 3.6.5上安装tensorflow了，直接上代码。
首先进入到根目录（原谅最开始的我都不知道怎么进入根目录）：

(base) gpuserver02@gpuserver02-SYS-7048GR-TR:~$ sudo -s
[sudo] password for gpuserver02: 

接下来会要求你输入密码，直接输入用户密码就进入根目录啦~
然后我们在anaconda下来创建一个名叫tf的环境，在这个环境里面，你可以配置你所有需要的库，而且不会串到其他python下去，简直不要太方便。可怜无助又弱小的我就经历过本来想在python 3.6上安装tensorflow，结果安到了系统默认的python 2.7上，然后还百度了一大波教程切换python环境，最后还是发现anaconda方便！回归正题，创建环境：