实验室服务器安装anaconda和tensorflow

本文详细介绍了在服务器上安装Anaconda并配置清华镜像源的过程,随后通过conda安装GPU版本的TensorFlow,避免使用pip带来的缓慢问题。
部署运行你感兴趣的模型镜像

实验室的服务器上已经安装好了cuda和cudnn,这个操作我并不清楚,这里就忽略不说了。

 

下载anaconda

wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh #64位系统

然后

bash Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh

之后按照提示输入enter或者yes

 

直到出现 open  a new terminal 。打开新的中断,进入服务器,输入anaconda,得到如下所示的结果

然后修改为清华的镜像:

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

然后安装GPU版本的tensorflow

conda install tensorflow-gpu

不要用pip install,会很慢很慢

查看当前Python的安装路径

which python

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