Ubuntu 20.04+Anaconda3_安装TensorFlow

1、创建虚拟环境:

conda create -n tf

2、激活虚拟环境:

source activate tf

如果要退出:输入

source deactivate tf

3、在虚拟环境里安装tensorflow:

激活虚拟环境后,我们开始用conda安装吧!
安装CPU版本:

conda install tensorflow

安装GPU版本:

conda install tensorflow-gpu

在python下导入tensorflow试试:(不报错就成功啦)

import tensorflow as tf

内容参考自:ubuntu16.04下安装&配置anaconda+tensorflow新手教程

### 升级 CUDA 版本的方法 在 Ubuntu 20.04安装 Anaconda3 后,如果需要升级 CUDA 版本,可以通过以下方法实现: #### 方法一:通过 Conda 更新 CUDA 工具包 Conda 提供了一个简单的机制来管理 GPU 驱动程序和库。可以使用 `conda install` 命令更新到所需的 CUDA 版本。 运行以下命令以更新 CUDA 到最新版本: ```bash conda update -n base conda conda install cudatoolkit=11.8 ``` 上述命令会将 CUDA Toolkit 更新至指定版本(此处为 11.8)。需要注意的是,不同版本的 PyTorch 或 TensorFlow 对应特定的 CUDA 版本,请确保所选 CUDA 版本兼容当前使用的深度学习框架[^1]。 #### 方法二:手动下载并安装 NVIDIA 的 CUDA Toolkit 对于更高级的需求或者当 Conda 中不提供所需 CUDA 版本时,可以选择从 NVIDIA 官方网站下载对应的 CUDA Toolkit 并手动安装。 执行以下步骤完成安装过程: 1. 访问 [NVIDIA CUDA Toolkit 下载页面](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads),选择适合的操作系统(Ubuntu 20.04)、架构以及目标 CUDA 版本。 2. 下载 `.deb` 文件后,利用 `dpkg` 进行安装: ```bash sudo dpkg -i cuda-repo-<version>.deb sudo apt-get update sudo apt-get -y install cuda ``` 注意替换 `<version>` 为实际文件名中的具体版本号[^3]。 完成后需重新启动计算机使更改生效,并验证新安装的 CUDA 是否正常工作: ```bash nvcc --version ``` 此命令应当返回刚刚安装好的 CUDA 版本信息。 #### 方法三:调整环境变量路径优先级 有时即使已成功安装更高版本的 CUDA,在终端输入 `nvcc --version` 显示的结果仍可能是旧版。这是因为系统的 PATH 和 LD_LIBRARY_PATH 环境变量可能指向了先前较低版本的位置。此时可通过编辑 `~/.bashrc` 来修正这一问题。 打开该配置文件: ```bash nano ~/.bashrc ``` 追加如下两行内容于文档末尾处: ```bash export PATH=/usr/local/cuda-11.8/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.8/lib64:${LD_LIBRARY_PATH:+${LD_LIBRARY_PATH}:} ``` 保存退出后再刷新 shell 环境即可应用新的设置: ```bash source ~/.bashrc ``` 最后再次确认 nvcc 所属版本是否已被正确切换过来[^2]。 --- ### 注意事项 - 如果正在构建支持 GPU 加速的应用项目遇到类似 “Please check CUDA_ARCH_PTX or CUDA_ARCH_BIN in your build configuration” 错误提示,则表明编译器未能找到匹配的目标架构定义。这通常是因为本地开发环境中缺少必要的头文件或是链接库所致。针对这种情况可尝试修改 CMakeLists.txt 添加对应参数解决[^4]。 - 不同软件组件之间可能存在依赖关系冲突的情况发生;因此建议每次只变动单一因素测试其效果再逐步推进整体优化流程直至达成预期成果为止。
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