【深度学习工作站】CUDA + cuDNN + Tensorflow-gpu

安装有两种路径

1 Anaconda简便安装

不需要安装CUDA和cuDNN（即使装了，Conda环境还是会重装CUDA和cuDNN）。在清华镜像下载Anaconda3，新建环境后conda install tensorflow-gpu==1.14安装tensorflow-gpu，Anaconda会自动安装相应版本的CUDA和cuDNN。

主要问题在于Conda下载较慢，容易出现CondaHTTPError的问题。

解决方法：（1）换源 （2）将源中https改为http（3）删掉default

vim ~/.condarc

改为：

channels:
  - http://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  - http://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
  - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
show_channel_urls: true

2 自己安装

参考：https://blog.csdn.net/w1301100424/article/details/82053309#4%20%E5%AE%89%E8%A3%85Tensorflow-gpu

（1）确定想要的Tensorflow-gpu版本和Pytorch版本

（2）确定CUDA和cuDNN的版本，并安装

（3.1） 创建虚拟环境、选择python解释器并安装tensoflow

mkdir ~/tensorflow

cd ~/tensorflow

virtualenv --system-site-packages -p python3 tensorflow-gpu

激活虚拟环境

source ~/tensorflow/venv/bin/activate

在虚拟环境中安装

pip3 install tensorflow-gpu==版本号

（3.2）直接安装tensorflow-gpu

pip3 install tensorflow-gpu==版本号

安装在默认的python3路径，我的是在/usr/local/bin中。