Linux配环境全流程

查看GPU

nvidia-smi

安装cuda

【CUDA】nvcc和nvidia-smi显示的版本不一致？
[非root用户在linux下安装CUDA10.1]( https://blog.csdn.net/qq_35091353/article/details/123762363#:~:text=非root用户在linux下安装CUDA10.1 1 1、普通用户不使用sudo安装多个版本CUDA和cuDNN 1.1、服务器目录结构解释 用户名为zb， ... 2 2、下载CUDA ,...%205%205%E3%80%81%20%E5%AE%89%E8%A3%85cuDNN%20...%206%206%E3%80%81%E5%AE%89%E8%A3%85%E5%A4%9A%E4%B8%AA%E7%89%88%E6%9C%AC%E7%9A%84CUDA%20)

安装anaconda

1、下载安装包
访问anaconda官网，然后安装包的下载链接，在自己的home路径下下载安装包：

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh

2、安装
直接使用bash命令运行安装包

bash Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh

一路回车+yes就行。

3、添加环境变量(可省）

echo 'export PATH="~/anaconda3/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

安装tensorflow

在终端输入以下命令搜索当前可用的tensorflow版本

anaconda search -t conda tensorflow

选择一个较新的CPU或GPU版本，如jjh_cio_testing/tensorflow，输入如下命令查询安装命令

anaconda show jjh_cio_testing/tensorflow

使用最后一行的提示命令进行安装

conda install --channel https://conda.anaconda.org/jjh_cio_testing tensorflow

conda会自动检测安装此版本的Tensorflow所依赖的库，如果Anaconda缺少这些依赖库，会提示安装。输入y并回车之后等待安装结束即可