Ubuntu18.4+cuda10.0环境下安装TensorFlow

最新推荐文章于 2023-08-05 17:53:23 发布

我就皮一下

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分类专栏：机器学习人工智能文章标签：机器学习 CUDA 人工智能

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/tito2246/article/details/102713819

本文详细介绍了在Ubuntu18.04系统上，如何安装CUDA10.0、CUDNN，并连接它们，以及后续安装Anaconda和TensorFlow-GPU的过程，旨在帮助读者在带有GPU的环境中搭建机器学习平台。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Ubuntu18.4+cuda10.0环境下安装TensorFlow

1-1. 安装前准备
对于机器学习来说，需要极强的算力，所以对于硬件的要求比较高，传统的机器学习可以采用仅仅用CPU或者GPU的方式，仅CPU是采用非并行计算的方式进行，而仅GPU是借助于显卡采用并行计算的方式进行，个人推荐如果手头上较好的CPU，显卡较差，算力不够，那么我推荐用CPU做机器学习。手头上有比较好的GPU，本人推荐用GPU做机器学习，算力比较高，显卡可供选择的种类比较多，最新的有图灵架构的RTX2060，RTX2070，RTX2080，RTX2080TI，RTX TAITAN，传统的显卡架构有帕斯卡架构的GTX1060，GTX1070，GTX1070TI，GTX1080，GTX1080TI，图灵架构的优势在于在做机器学习和深度学习等领域，性能是传统帕斯卡架构的6倍，但是价格比较昂贵，请大家酌情考虑。
本文示范的硬件配置是I7-8700+GTX1060，系统是三系统，分别装在3个固态硬盘里，WIN10装在INTER 760P M2固态，Ubuntu18.04装在金士顿M2固态，MAC OS装在金士顿普通固态硬盘里。鄙人的电脑配置比较低，本人家境贫寒，希望大家能够体谅。重点是整个安装过程，希望大家能够从中学习到东西。

1-2 配置显卡驱动
打开Ubuntu18.04的终端，输入命令行
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa //适配显卡驱动
sudo apt-get update //安装驱动更新
sudo Ubuntu-drivers autoinstall //系统自动适配安装驱动

注意一定不要把命令行敲错了，敲错了会出现:
error:need a repository as argument
No such file or director
注意一定要加sudo给予ROOT权限
安装过程很漫长，耐心等待，3条命令行跑完之后，重启电脑，然后终端
输入命令行 nvidia-smi //验证显卡驱动是否安装成功

1-3安装CUDA10.0
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