Ubuntu下使用conda在虚拟环境中安装CUDA、CUDNN及Tensorflow

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Ubuntu下使用conda在虚拟环境中安装CUDA、CUDNN及Tensorflow

#Ubuntu下使用conda在虚拟环境中安装CUDA、CUDNN及Tensorflow| 来源: 网络整理| 查看: 265

在Ubuntu中安装Anaconda可以根据 这篇博客,写的十分详细。 装好之后,可以通过通过命令安装版本为X.X(如2.7,3.6)的虚拟环境:

conda create -n your_env_name python=X.X

其中(your_env_name)是你所创建的虚拟环境的名字。 然后 使用下方命令激活你刚才建立的环境

source activate your_env_name

激活了环境之后,我们可以看到命令行之前多了一个括号,括号中包含了你的环境名字,这就说明激活成功。 在激活的环境中使用如下命令安装CUDA:

conda install cudatoolkit=8.0 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/linux-64/

我装CUDA的同时,自动装上了CUDNN。 如果你没有装上,也可以使用下方命令安装CUDNN:

conda install cudnn=7.0.5 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/linux-64/

其中CUDA的版本可以自己更改,我改成了9.2.0,CUDNN应该也可以改,不过我没有尝试。 这篇文章还展示了Tensorflow不同版本要求与CUDA及CUDNN版本对应关系,一般我们都是装好了tensorflow-gpu,然后需要对应版本的CUDA及CUDNN,可以让大家参考一下。 仍然是在激活的环境中安装tensorflow,比如我的CUDA是9.2.0,我的CUDNN是7.2.1,那么对应的Tensorflow就可以安装1.5.0,如下方命令所示:

pip install tensorflow-gpu==1.5.0

以上所安装的Python、CUDA、CUDNN以及Tensorflow都是在虚拟环境中安装的,下次想要使用该环境时或者在该环境安装其他库包文件,需要重新进入虚拟环境。与之前的代码一样,如下:

source activate your_env_name

查询当前环境下的库的版本号可使用以下命令:

conda list cudnn conda list cuda


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