文章目錄

• 準備
• 更新筆記本的顯卡驅動到較新的，最好是倒數第二新的版本
• 安裝cuda和cudnn:
• 安裝conda:
• 安裝tensorflow-gpu:
• 安裝pytorch:
• 安裝jupyter notebook:
• 安裝spyder:
• • base 安裝spyder，切換使用虛擬環境的kernel:
  • 每個虛擬環境均安裝一個安裝spyder:

準備

最新的Anaconda:
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh
Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh
下載最新的cuda和cudnn:
cuda_10.0.130_410.48_linux.run
libcudnn7_7.4.2.24-1+cuda10.0_amd64.deb
注意：cuda_10.0以后cudnn就可以自動安裝，無需解壓復制到對應文件夾

更新筆記本的顯卡驅動到較新的，最好是倒數第二新的版本

大家最好不要直接在官網下，官網可能沒有你對應系統的驅動，比如只有linux64的，很有可能你的電腦用不了。
直接使用上述方法更新，如果很慢，使用如下辦法：

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt-get update sudo apt-get install nvidia-415

這個也很慢，但是至少可以看見進度。

安裝驅動容易出問題，可能會桌面沒有了，記住console的一些操作

# 進入tty ctrl + alt + f1 # 進入桌面 ctrl + alt + f # 關閉tty的打印 dmesg -n 1 # 運行圖像桌面和關閉 sudo service lightdm start sudo service lightdm stop

安裝cuda和cudnn:

安裝cuda，安裝向導操作，不要更新驅動：

# 安裝cuda chmod 777 cuda_10.0.130_410.48_linux.run cuda_10.0.130_410.48_linux.run

安裝cudnn

# 安裝cudnn dpkg -i　libcudnn7_7.4.2.24-1+cuda10.0_amd64.deb

安裝conda:

一直下一步

# 安裝conda chmod 777 Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh sh Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh

安裝tensorflow-gpu:

可能報錯，報什么就用pip更新什么

conda create -n tensorflow-gpu pip python=3.5 conda activate tensorflow-gpu pip install tensorflow-gpu

安裝pytorch:

可能報錯，報什么就用pip更新什么

conda create -n pytorch36 pip python=3.6 conda activate pytorch36 pip install https://download.pytorch.org/whl/cu100/torch-1.0.1.post2-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl pip install torchvision

安裝jupyter notebook:

在每一個虛擬環境里運行：

python -m ipykernel install --user --name drlnd --display-name "drlnd"

使用jupyter notebook可以選擇kernel

安裝spyder:

base 安裝spyder，切換使用虛擬環境的kernel:

在每個虛擬環境里運行：

python install spyder-kernels==0.*python -c "import sys; print(sys.executable)"# 將上述path添加到interpreter

不行，因為新的python就沒有spyder-kernels＝０.x的版本。

每個虛擬環境均安裝一個安裝spyder:

這個可行，前提是卸載base的spyder，否則會一直跳到base的spyder，且無法切換kernel

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Ubuntu 16.04 LTS　在anaconda环境下安装pytorch和tensorflow gpu，cuda10.0的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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