Ubuntu16.04下安装Anaconda3过程python3.6使用,以及重新建立新的Python2.7并安装tensorflow-gpu,测试并成功。

本文介绍在Ubuntu系统下使用Anaconda安装Python的方法。Ubuntu自带Python 2.0和3.0版本,使用Anaconda更方便。先从官网下载Anaconda3包并安装,添加环境变量,测试安装的Python 3.6版本。后续还将建立Python 2.7版本并安装tensorflow - gpu加速版本。

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作者:Master_Chen_
来源:优快云
原文:https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40294256/article/details/79555606
版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接!
Ubuntu下使用python,虽然Ubuntu本身自带有Python,2.0和3.0的都有, 这里使用anaconda的比较方波,很多库(lib)都是有依赖并指导下载

1.首先先下载Anaconda3 的包

从anaconda官网(https://www.continuum.io/downloads)上下载linux版本的安装文件,运行完成安装

下载好的安装包.sh文件,放到home文件里

2.安装Anaconda3并自带的Python3.6版本

打开命令窗后Ctrl+Alt+T

bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh

安装步骤按回车键中间

有是否接受

yes

添加环境变量(这个要注意默认是no,一定要写yes)

yes

安装完成后 不要忘记写

source ~/.bashrc

然后在命令行中写python进行测试是不是安装Python3.6版本(ubuntu默认是python2.7版本),安装好显示的是python3.6版本

进入进行简单的测试

H = ‘Hello world!’
print (H)
Hello world!

接下来我们建立一个python2.7版本的并安装tensorflow-gpu加速版本的

### 如何使用 Anaconda 安装 TensorFlow 1.9.0 版本 #### 创建激活新环境 为了确保兼容性和隔离性,建议先创建一个新的 Conda 虚拟环境。这可以通过下面的命令完成: ```bash conda create -n tensorflow_env python=3.6 ``` 此命令会建立名为 `tensorflow_env` 的环境,设置 Python 3.6 作为默认解释器。 接着通过如下指令来激活该环境: ```bash conda activate tensorflow_env ``` #### 安装 TensorFlow GPU 版本 一旦进入了所需的环境中,则可继续执行安装操作。对于 TensorFlow 1.9.0 的 GPU 支持版来说,有两种主要的方法来进行安装: ##### 方法一:直接利用 Conda 渠道安装 可以直接调用 Conda 来获取官方发布的 TensorFlow 包: ```bash conda install tensorflow-gpu==1.9.0 ``` 这种方法简单快捷,适合大多数情况下的常规部署[^1]。 ##### 方法二:下载特定平台上的 wheel 文件通过 Pip 进行本地安装 如果希望更精确控制所使用的库文件版本或遇到某些特殊情况下无法正常工作时,可以选择从官方网站下载适用于 Linux 平台(或其他所需操作系统)的 `.whl` 文件再进行手动安装。例如,在 Ubuntu 16.04 上的操作如下所示: ```bash pip install --ignore-installed --upgrade https://download.tensorflow.google.cn/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.9.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl ``` 这种方式允许用户绕过可能存在的网络访问限制等问题,同时也提供了更多自定义选项[^2]。 无论采用哪种方式,都应确认 CUDA 和 cuDNN 的版本与 TensorFlow 兼容。通常推荐查阅最新的文档以获得最准确的信息关于不同组件之间的匹配关系[^5]。
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