深度学习环境配置（ubuntu 18.04.5 +TensorFlow + GPU + python 3.6）
内容导读
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内容图文
目标
配置深度学习环境，基于 ubuntu 18.04.5 +TensorFlow + GPU + python 3.6
硬件
需要的硬件如下：
1 一台带GPU的机器（深度学习环境将装在它上面）
2 一台装好了windows机器（制作系统启动盘，无需科学上网）
3 一个U盘（制作系统启动盘）
我的硬件如下 ：
1 一台带GPU的机器（深度学习环境将装在它上面）
储存盘1 ： 250G 固态；
存储盘2：2T机械盘（其实未挂载使用）
内存：4*16 G
GPU：1080 *2 （有一个死活检测不到，最后只用了一个）
CPU ： i7 6700K
2 一台装好了windows机器（制作系统启动盘）
配置略
3 一个U盘（制作系统启动盘）
32G
制作ubuntu启动盘
Windows电脑下，
1 在这里（https://rufus.ie/）下载U盘启动盘制作工具，很小，只有几M，直接运行.exe即可 ；
2 在这里（https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-releases/18.04.5/）下载Ubuntu镜像， .iso结尾的文件，版本选择 18.04.5；
3 制作启动盘 （选择U盘-选择镜像路径-其他都default-开始-确定格式化-结束）
安装Ubuntu系统
1 插入U盘，开机，进入BIOS （一般是按F2 / del/ F8 / F12，各机器不同，自己查一查）
2 选中U盘启动 为第一顺位，启动 （下面的步骤可参考官网教程 （https://ubuntu.com/tutorials/install-ubuntu-desktop#3-boot-from-dvd））
3 出现选项（各机器会有不同） try ubuntu /install ubuntu 等, 选择 try ubuntu ，进入一个 Ubuntu 界面，桌面上有个 install ubuntu ，双击 安装
4 安装过程选择语言 （中英文均可，我都试了，最好英文），清空磁盘， 分区 选auto不要自己分好麻烦， （装在SSD上，一般会挂载一个机械盘，但我未挂载）
设置语言
（这一步可不做）
选择区域和语言---管理安装的语言---安装中文---把中文拖到第一顺位---注销---再登录
搜狗输入法安装
搜狗官网下载 Linux版本安装包 -- 双击安装 -- 语言和支持 -- 键盘输入法系统改成 fcitx （默认是Ibus）-- 重启 -- 右键右上角的小键盘-- 配置 -- 删掉其他输入法只留下搜狗--完成
chrome 安装
官网 / 其他地方 拿到 Linux版本安装包 -- 双击安装--完成
安装显卡驱动
软件和更新 -- 附加驱动 -- 应用更改 -- 使用以下指令检测是否安装OK
nvidia-smi（注意，不再像其他教程一样需要自己装 Cuda、Cudnn ，而是直接用此方式，过程中会自动装好，更简单，也更稳定不容易出错）
安装Anaconda
1 官网（https://www.anaconda.com/）下载最新的包 ，无所谓python 版本，我下的最新的python3.9， 后面会创建指定 3.6 版本的 环境变量。
2 下载的文件叫做 Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh ，到文件所在目录 , 先赋予权限， 再安装
chmod 777 Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh
sh Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh
3 重启
4 使用conda 创建虚拟环境变量，安装TensorFlow
conda create -n tensorflow python=3.6
conda activate tensorflow
conda install tensorflow-gpu
conda install --channel https://conda.anaconda.org/menpo opencv3这里再插入几个常用的conda 指令 （无需执行）
conda info --envs
conda env list
conda source activate tensorflow安装PyCharm
我下的专业版 （因为有学生账号），社区版应该差不多
1 商店搜索 pycharm 安装 ；
2 指令启动 ；(指令启动的原因是：直接双击图标启动，在添加python解释器的时候，无法找到我们刚创建的 TensorFlow 环境变量（我猜测是没权限））
cd /snap/pycharm-professional/226/bin
sh pycharm.sh &3 创建一个python TensorFlow 和GPU检测 例子程序 -- 运行程序
import lightgbm
import tensorflow as tf
import numpy as np
import tensorflow as tf
print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')))
print(tf.test.is_gpu_available())
print('here')4 选择刚创建的 名叫 TensorFlow 环境变量 （已经指定了 python3.6且已经安装了 TensorFlow 包）
5 应该会报错 说 'lightgbm' 包找不到，直接在IDE 终端对未安装的包进行安装
6 运行，得到如下输出 即为 OK
后面也许会跑一些简单的的 图片数据清洗建模的例子。
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的深度学习环境配置（ubuntu 18.04.5 +TensorFlow + GPU + python 3.6）全部内容，希望文章能够帮你解决深度学习环境配置（ubuntu 18.04.5 +TensorFlow + GPU + python 3.6）所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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