(原)ubuntu中使用conda安装tensorflow-gpu
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https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/9834567.html
参考网址:
https://www.anaconda.com/blog/developer-blog/tensorflow-in-anaconda/
之前的一篇,直接安装tensorflow的:
https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6592052.html
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190117更新:
使用conda的方式,在ubuntu上比较省事,但是最好不要在windows上使用。
刚才在win7上tensorflow用不了了(CPU的,使用anaconda3,python为3.5),卸载后使用conda重新安装了tensorflow,结果还是用不了,提示找不到什么库(没截图,记不住了)。
后来再次卸载tensorflow,使用pip重新安装tensorflow后(CPU的),能正常使用了。
所以windows上还是先使用pip安装吧。。。(不知道有没有使用conda安装后能正常使用的)
190117更新结束
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参考网址中写出了使用conda安装tensorflow-gpu的各种好处,比如可以适配不同的cuda版本。而且从1.9开始,conda安装方式集成了MKL-DNN库,速度比pip安装的快了好几倍(具体看网址)。
下面写一下怎么用conda安装tensorflow-gpu的1.9版本
首先在终端中输入下面命令,可安装1.9版本的tf(目前最新的是1.11了,不过驱动版本比较老,因而还是用1.9的tf吧)
conda install tensorflow-gpu==1.9.
如果gpu驱动不是很老,运行程序没问题,就不用往下看了。
目前我这边会安装cuda9.0(还有其他一些库)。但是由于驱动比较老,不支持默认安装的cuda版本,直接运行之前的程序,会提示下面的错误(internal: cudagetdevice() failed. status: cuda driver version is insufficient for cuda runtime version):
因而需要将cuda降级,我这边直接在终端中输入下面的命令:
conda install cudatoolkit==8.0
便可以安装cuda8.0的版本。下图显示了哪些库会升级,哪些库会降低:
之后可以正常运行之前的程序了。。。
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181119更新:
试了一下, 可以一句话完成安装:
conda install tensorflow-gpu==1.9. cudatoolkit==8.0
比上面的省事。。。
181119更新结束
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