Linux 服务器配置tensorflow

本文档详细介绍了如何在Linux服务器上配置TensorFlow,包括安装Anaconda,创建并激活TensorFlow环境,处理安装过程中遇到的超时和依赖包缺失问题,以及最后测试安装配置是否成功的方法。

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1)安装Anaconda

bash Anaconda2-5.2.0-Linux-x86_64.sh 

2)安装GPU版本的tensorflow

创建tensorflow环境

然后激活

安装

3)安装过程中出错

错误1:超时

解决方法:重新安装--重新输入 pip install tensorflow-gpu

错误2:一些包没有安装

解决方法

### 如何在Linux服务器上搭建和配置TensorFlow环境 #### 准备工作 确保Linux服务器已经安装好必要的依赖库以及CUDA工具包。对于特定版本的TensorFlow GPU支持,需确认所使用的CUDA与cuDNN版本满足官方推荐的要求[^4]。 #### Anaconda安装 下载并安装Anaconda至Linux服务器。这一步骤通常涉及获取Anaconda脚本文件并通过命令行执行该脚本来完成整个过程。一旦成功安装,建议重启shell会话使路径更新生效以便后续操作能够顺利调用`conda`指令。 #### 创建Python虚拟环境 利用Conda来构建一个新的名为tf1.13的Python 3.6运行时环境: ```bash conda create -n tf1.13 python=3.6 ``` 激活新建好的环境之后就可以继续下一步了[^1]。 #### TensorFlow-GPU安装 进入之前创建的Conda环境中,并通过pip工具指定安装带有GPU加速特性的TensorFlow v1.13.2版本: ```bash pip install tensorflow-gpu==1.13.2 ``` #### 验证安装成果 为了验证上述设置是否正确无误,在同一环境下尝试导入TensorFlow模块并打印其版本号来进行简单的测试: ```python import tensorflow as tf print(tf.__version__) ``` 如果一切正常,则应该能看到预期中的版本字符串被输出到屏幕上;反之则可能遇到了某些未解决的问题需要进一步排查原因所在。 #### 查看已安装软件位置 当遇到问题或者想要了解具体哪些目录下包含了所需的库文件时,可以参照类似这样的路径结构去查找位于当前用户的anaconda environments下的目标项目环境内的lib子目录[^3]。
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