ubuntu20.04+anaconda3+tensorflow-gpu2.1安装

最新推荐文章于 2025-03-31 21:32:50 发布

犟果

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文章标签： ubuntu tensorflow TensorFlow-gpu linux 深度学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u014248147/article/details/109856832

版权

磁盘分区

WIN系统中，右键我的电脑-管理-磁盘管理，首先留给Ubuntu一定的空间，这里为600G左右。

Ubuntu系统盘制作

下载Ubuntu对应版本，制作启动盘。

Ubuntu安装

U盘启动，默认安装方式

选择自己分区，系统分区如下：

/：主分区，ext4，100G（102400 MB）

Swap：逻辑分区，交换空间，32G物理内存大小（32766MB）

/boot：逻辑分区，ext4，5G（5120MB）

/usr：逻辑分区，ext4，100G（102400 MB）

/ tmp：逻辑分区，ext4，10G（10240 MB）

/ home：逻辑分区，ext4，剩余所有

安装启动引导器的设备：可以放在WIN D,E盘 /dev/sdb…（

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Ubuntu 20.04安装Anaconda3+配置+使用jupyter notebook

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1、下载官方下载地址：https://www.anaconda.com/products/individual 页面最下方找到Linux版本，选择第一个下载。 2、安装找到下载好的压缩包所在文件夹，打开终端，执行命令： bash Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh 一路回车+yes； 3、验证在终端输入下面命令查看python版本： python3 如果出现上图现实的“Anaconda”,说明配置成功，否则需要重新配置环境变量。 4、重新配置环境变量在终端输入命令

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ubuntu24安装tensorflow -gpu

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由于我的笔记本上没有nvidia显卡，所以我在台式机上配置深度学习环境，这一过程整整花费了我4天时间，前两天在库库装linux系统（因为那台台式机已经数年没使用了），后边花了2天配好了ssh+tensorflow+anaconda学习环境。由于配置过程参考了许多博客，此处就将参考的博客记录下来，以便以后回看。

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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、安装Anaconda二、安装显卡驱动三、安装GPU版Tensorflow四、安装CUDA五、安装cuDNN六、安装Pytorch七、安装Pycharm总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：本文介绍Ubuntu20.04上安装Tensorflow-gpu 2.5.0和pytorch(GPU),以及Anaconda+pycharm，亲测好用，其他版本可以自行查阅按照此方法安装。提示：以下是本篇文章正文内容.

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Ubuntu 20.04 安装Tensorflow GPU版本（GTX-1060显卡）参考： https://cyfeng.science/2020/05/02/ubuntu-install-nvidia-driver-cuda-cudnn-suits/ https://www.bilibili.com/read/cv9164113 （cuda 驱动对照表） https://blog.csdn.net/qq_38502918/article/details/108009692 一. NVIDIA 驱

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关于驱动与编译器版本的查询命令

其实我不会编程，只会脸滚键盘

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1,首先验证你是否有nvidia的显卡（http://developer.nvidia.com/cuda-gpus这个网站查看你是否有支持gpu的显卡）： $ lspci | grep -i nvidia 2,查看你的linux发行版本（主要是看是64位还是32位的）： $ uname -m && cat /etc/*release 3,看一下gcc的版本： $ gcc –v

【转载】CentOS7安装NVIDIA显卡驱动

maqian5的博客

11-18

6365

预、查询命令 1、Linux查看显卡信息：（ps：若找不到lspci命令，可以安装 yum install pciutils） lspci | grep -i vga 2、使用nvidia GPU可以： lspci | grep -i nvidia 3、查看显卡驱动 cat /proc/driver/nvidia/version 一、前提准备 1.安装依赖环境： yum install kernel-devel gcc -y 2.检查内核版本和源码版本，保证一致 ls /boot | grep v

ubuntu 系统Tensorflow-gpu安装教程

12-31

### TensorFlow-GPU在Ubuntu系统的安装教程 #### 准备工作为了确保TensorFlow-GPU能够顺利运行，在开始之前需确认已满足一些基本条件。操作系统应为支持的版本，如Ubuntu 20.04 LTS，并且已经正确设置了CUDA和cuDNN环境[^1]。 #### 创建Python虚拟环境建议在一个独立的Python环境中操作以避免依赖冲突。可以利用Anaconda来管理这个过程： ```bash # 更新包索引并升级现有软件包 sudo apt update && sudo apt upgrade -y # 安装Miniconda或Anaconda（如果尚未安装） wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh # 关闭终端再重新打开使更改生效后执行如下命令创建新环境 conda create --name tf_gpu python=3.9 conda activate tf_gpu ``` #### 配置国内镜像加速下载速度对于位于中国的开发者来说，可以通过设置清华或其他国内源加快Conda以及pip的资源获取效率: ```bash # 设置Conda使用清华大学镜像源 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes # 更改Pip默认源至阿里云或其它更快速的服务提供商 pip install pip -U pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ ``` #### 安装必要的库文件和支持工具接下来要准备的是安装NVIDIA驱动程序、CUDA Toolkit及cuDNN SDK。这部分通常由WSL下的Windows端完成，因为GPU硬件是由宿主机提供给Linux子系统的。当这些都准备好之后就可以继续下一步了。 #### 安装TensorFlow GPU版现在可以在激活好的`tf_gpu`环境下通过pip轻松地安装适合当前平台架构的TensorFlow版本： ```bash pip install tensorflow-gpu==2.10.* # 版本号取决于个人需求调整 ``` #### 测试安装成果最后一步就是验证一切正常运作。这可通过简单的Python脚本来实现： ```python import tensorflow as tf print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU'))) ``` 上述代码会打印出可用GPU的数量；如果有任何大于零的结果，则说明配置成功[^2]。