ubuntu16.04使用anaconda安装tensorflow-gpu，并在pycharm中配置

最新推荐文章于 2023-11-17 18:12:32 发布

原创最新推荐文章于 2023-11-17 18:12:32 发布 · 617 阅读

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#ubuntu #tensorflow #gpu #anaconda #pycharm

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本文提供了一种在Anaconda环境下安装TensorFlow-GPU的简易步骤，避免了CUDA和cuDNN的复杂配置。文章详细介绍了从安装显卡驱动、Anaconda，到创建并激活虚拟环境，最后安装TensorFlow-GPU的具体操作。同时，文中也提醒了使用ROS的用户可能遇到的问题。

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之前配置了CUDA10.0+cuDNN7.4+tensorflow1.13的环境（https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40512640/article/details/92077967），但在pycharm中使用时不知为何出现了问题（可能是不同python版本导致的问题），于是便用anaconda安装tensorflow，方法更加简便，不需要安装CUDA与cuDNN。
但是！！！！如果使用ros，ros与anaconda一起使用会出现各种问题！！！所以如果用ros，不建议此方法安装

参考了https://blog.youkuaiyun.com/weixin_39954229/article/details/79961172

1、安装显卡驱动（比较简单的方法）
https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40512640/article/details/91958123
2、安装anaconda
（1）https://www.anaconda.com/download/#linux 下载
（2）cd到文件下载的位置输入如下命令安装Anaconda

bash Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh

3、重启终端，更新

conda update -n base conda

3、安装tensorflow-gpu
（1）创建虚拟环境，指定Python版本

conda create -n tensorflow python=3.6

（2）激活创建的环境

conda activate tensorflow

或

source activate tensorflow

（3）安装tensorflow

conda install tensorflow-gpu==1.13.1

(4）查看是否安装成功

python
import tensorflow

（5）退出该环境

conda deactivate

或

source deactivate

4、下面给出conda的简单使用(https://www.jianshu.com/p/cfb3a145013d)
（1）退出环境：

conda deactivate

或

source deactivate

（2）移除tensorflow环境

conda remove -n tensorflow --all

(3)查看GPU运行状况

watch -n 0 nvidia-smi

5、在pycharm中配置

打开pycharm，file->settings
在这里插入图片描述点击右上角齿轮符号->add，设置如下
这样便完成了配置。

测试代码如下：
import tensorflow as tf
matrix1 = tf.constant([[3., 3.]])
matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]])
product = tf.matmul(matrix1, matrix2)
sess = tf.Session()
result = sess.run(product)
print (result)

输出[[12.]]