Ubuntu16下搭建tensorflow-gpu环境下载

PIPI_333 2018-11-26 04:38:19

Ubuntu16下搭建tensorflow-gpu环境
当前电脑GPU：GTX 1070Ti
所需文件：
NVIDIA显卡驱动：384.13
Cuda9.0
cudNN7.0.5
Anaconda3
相关下载链接：//download.csdn.net/download/qq_36267979/10808271?utm_source=bbsseo

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Ubuntu16下搭建tensorflow-gpu环境当前电脑GPU：GTX 1070Ti 所需文件： NVIDIA显卡驱动：384.13 Cuda9.0 cudNN7.0.5 Anaconda3

内容概要：本文档详细介绍了在Ubuntu系统上安装Anaconda、PyTorch和TensorFlow的步骤。首先简要介绍了Anaconda、PyTorch和TensorFlow的特点及其适用场景，其中Anaconda作为包与环境管理系统，能有效管理Python包及依赖并创建独立虚拟环境；PyTorch具有强大的张量计算能力和动态计算图，适合模型实验；TensorFlow则以其强大的生态系统和静态计算图适用于大规模训练与部署。接着，文档详细描述了安装流程，包括下载Anaconda安装包、执行安装脚本、配置环境变量，以及在base环境中安装GPU版本的TensorFlow和PyTorch的具体命令。最后，文档还提供了为其他用户配置Conda环境变量的方法，确保多用户环境下也能顺利使用这些工具，并解答了一些常见问题如权限不足、卸载Conda、切换环境等。适合人群：具备一定Linux基础，对机器学习开发环境搭建感兴趣的开发者或研究人员。使用场景及目标：①希望在Ubuntu系统上快速搭建起包含PyTorch和TensorFlow的机器学习开发环境；②需要在同一台机器上为多个用户提供一致的开发环境配置；③解决安装过程中可能出现的权限、版本兼容性等问题。阅读建议：由于涉及到具体的命令行操作，建议读者在实际操作时对照文档逐步进行，特别注意每个步骤后的验证环节，确保安装正确无误。同时，对于不熟悉Linux命令行的用户，建议先了解基本的命令行操作。

Ubuntu 16.04 Nvidia settings/CUDA/CUDNN/Tensorflow-gpu/配置驱动错误解决方法/Ubuntu登录死循环解决方法

目录 1.1 Anaconda安装 1.2 pycharm安装 1.3 tensorflow-gpu安装 1.1 Anaconda安装通过镜像源找到自己需要安装的版本：Index of /anaconda/archive/ | 北京外国语大学开源软件镜像站 | BFSU Open Source Mirror 我这里是ubuntu系统，一般下载完后的文件是在Downloads文件夹下，命令行输入cd Downloads/ 进入文件夹之后打开终端运行下面命令：bash+空格+需要安装的文件路径

主要介绍了基于ubuntu16 Python3 tensorflow(TensorFlow环境搭建)，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

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