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(Python3.7)、TensorFlow 2.0.0 alpha0

系統 2310 0

目錄

  • Ubuntu18.04安裝cuda10.1、Anaconda(Python3.7)、TensorFlow 2.0.0 alpha0
      • 安裝操作系統
        • 下載Ubuntu18.04.2LTS
        • 采用U盤啟動鏡像盤燒寫工具Rufus
      • 修改Ubuntu18.04默認桌面(!!!)
      • 安裝cuda
        • 添加cuda PATH 環境變量
      • 安裝Anaconda
      • 安裝Pycharm
      • 安裝Pytorch
      • 安裝TensorFlow
      • 測試pytorch是否已經成功利用gpu加速
      • 測試TensorFlow是否已經成功利用gpu加速

Ubuntu18.04安裝cuda10.1、Anaconda(Python3.7)、TensorFlow 2.0.0 alpha0

安裝操作系統

下載Ubuntu18.04.2LTS

http://releases.ubuntu.com/18.04/ubuntu-18.04.2-desktop-amd64.iso.torrent?_ga=2.207096851.1886877788.1560213065-224797297.1560213065

采用U盤啟動鏡像盤燒寫工具Rufus

http://rufus.ie/

Ubuntu18.04安裝cuda10.1、Anaconda(Python3.7)、TensorFlow 2.0.0 alpha0_第1張圖片

修改Ubuntu18.04默認桌面(!!!)

更換gdm3為lightdm,默認桌面與下面要安裝的cuda有沖突,如果不替換,重啟登錄會黑屏!!!!

            
              sudo apt-get install lightdm 
sudo dpkg-reconfigure lightdm

            
          

安裝cuda

https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

Ubuntu18.04安裝cuda10.1、Anaconda(Python3.7)、TensorFlow 2.0.0 alpha0_第2張圖片

下載指定版本的cuda deb包,這里建議采用deb安裝

然后依據下面的安裝指示進行依次安裝

添加cuda PATH 環境變量

/usr/local/cuda/bin

安裝Anaconda

下載鏈接
https://www.anaconda.com/distribution/

Ubuntu18.04安裝cuda10.1、Anaconda(Python3.7)、TensorFlow 2.0.0 alpha0_第3張圖片

安裝Pycharm

下載鏈接 http://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=linux

Ubuntu18.04安裝cuda10.1、Anaconda(Python3.7)、TensorFlow 2.0.0 alpha0_第4張圖片

安裝Pytorch

官網地址 https://pytorch.org/get-started/locally/

Ubuntu18.04安裝cuda10.1、Anaconda(Python3.7)、TensorFlow 2.0.0 alpha0_第5張圖片

            
              conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch


            
          

安裝TensorFlow

            
              pip install tensorflow-gpu==2.0.0-alpha0

            
          

測試pytorch是否已經成功利用gpu加速

采用ipython交互式

            
              import torch
torch.cuda.is_available()
a=torch.tensor(1.)
a.device
a=a.cuda()
a.device
exit

            
          

測試TensorFlow是否已經成功利用gpu加速

采用ipython交互式

            
              import tensorflow as tf
tf.test.is_gpu_available()

            
          

如果上述驗證沒有錯誤,代表pytorch和TensorFlow都已經安裝完畢,且已經可以啟用gpu加速了


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