Ubuntu14.04下使用Anaconda配置Tensorflow-GPU环境实战

"TensorFlow安装教程" 在深度学习和机器学习领域，TensorFlow是一个广泛使用的开源库，它允许开发者构建和部署复杂的计算模型。这篇安装记录是作者刘理想在2017年10月20日分享的，主要针对Ubuntu 14.04操作系统，详细介绍了如何在该环境下安装TensorFlow。以下是具体的安装步骤和注意事项。 首先，确保硬件配置满足要求，例如文中提到的DELL PRECISION T7610配备NVIDIA TITAN Xp显卡，以及足够的存储空间。同时，系统参数应为Ubuntu 14.04，这是一款基于Debian的Linux发行版，适合进行科学计算和开发工作。 软件版本方面，安装TensorFlow需要CUDA 8.0，GCC 4.8.4，g++ 4.8.5，cuDNN 5.1.10，Anaconda 2 5.0.0，Python 2.7.11，以及OpenCV 2.4.11。其中，CUDA是NVIDIA提供的用于GPU加速计算的开发工具包，而cuDNN是CUDA的深度神经网络库，两者都是运行TensorFlow在GPU上加速计算所必需的。 Anaconda是一个强大的Python环境管理工具，特别适合科学计算。它提供了包管理和环境管理功能，能够方便地处理多版本Python的共存和切换，以及第三方包的安装。在TensorFlow的安装过程中，使用Anaconda创建特定的环境，可以避免与其他项目或系统Python版本之间的冲突。 安装流程大致如下： 1. 安装CUDA：访问NVIDIA官方网站下载CUDA工具包，按照官方提供的安装指南进行安装。CUDA工具包不仅包括驱动，还包含用于GPU计算的库和开发工具。 2. 安装cuDNN：cuDNN需要与CUDA版本匹配，下载对应版本的cuDNN，解压后将库文件复制到CUDA安装目录下的相应位置。 3. 安装Anaconda：访问Anaconda官网下载并安装Anaconda，根据系统选择对应的Python版本（这里是Python 2.7）。 4. 创建TensorFlow环境：在Anaconda环境下，通过命令行创建一个新的环境，如`conda create -n tfenv python=2.7`，然后激活环境`source activate tfenv`。 5. 安装TensorFlow：在激活的环境中，使用pip安装TensorFlow，命令为`pip install tensorflow-gpu`，这会自动处理依赖项并安装TensorFlow的GPU版本。 6. 配置环境变量：可能需要根据实际情况配置环境变量，比如CUDA和cuDNN的路径，确保系统能找到这些库。 7. 测试安装：最后，编写一个简单的TensorFlow程序，如`import tensorflow as tf; print(tf.__version__)`，运行以验证TensorFlow是否安装成功并能正常工作。 这个过程可能会遇到各种问题，如版本不兼容、库文件找不到等，但只要按照正确的步骤和匹配的软件版本进行，大部分问题都能得到解决。安装完成后，就可以在Ubuntu 14.04系统上使用TensorFlow进行深度学习和机器学习的实践和研究了。