Ubuntu环境下Tensorflow开发配置全攻略

"在Ubuntu系统上搭建Tensorflow开发环境的步骤" 在Ubuntu系统上搭建TensorFlow的开发环境是一项关键任务，特别是对于深度学习开发者而言。以下是一个详细的步骤指南，涵盖了从Ubuntu的安装到CUDA、cuDNN和Anaconda的配置。 首先，你需要下载并安装Ubuntu操作系统。你可以访问官方网站<https://cn.ubuntu.com/> 获取适合你硬件的最新版本。然后，通过制作U盘启动器，并在你的计算机上进行双系统安装，或者如果你愿意，也可以选择完全替换现有系统。安装过程中需要进行分区和设置启动引导。 一旦Ubuntu安装完成，接下来是配置必要的软件包。运行以下命令以安装Python相关依赖，包括Python开发库、pip和nosetests： ```shell sudo apt-get update sudo apt-get install python-dev python-pip python-nose gcc g++ git gfortran ``` 接着，安装其他必要的开发库，如protobuf、LevelDB、Snappy、OpenCV、HDF5、Boost、OpenBLAS、LAPACK和ATLAS，以及Google Flags、Google Glog和LMDB： ```shell sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev sudo apt-get install libopenblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev ``` 为了构建CUDA和cuDNN环境，你需要CMake和一些基本的构建工具： ```shell sudo apt-get install git cmake build-essential ``` 在安装NVIDIA显卡驱动之前，必须禁用Ubuntu自带的 Nouveau 驱动，以避免冲突。编辑`blacklist-nouveau.conf`文件，添加如下内容： ```shell sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf ``` 然后在文件中加入： ``` blacklist nouveau options nouveau modeset=0 ``` 保存并关闭文件，更新内核： ```shell sudo update-initramfs -u ``` 检查你的显卡型号（例如，使用`sudo lshw -numeric -C display`），然后去NVIDIA官网<http://www.geforce.cn/drivers> 下载相应的驱动。卸载旧的NVIDIA驱动（如果有的话）： ```shell sudo apt-get remove --purge nvidia-* ``` 安装新驱动并按照官方指示完成配置。 最后，设置环境变量，确保系统能找到CUDA库： ```shell sudo gedit ~/.bashrc ``` 在文件末尾添加： ```shell export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/x86_64-linux-gnu:$LD_LIBRARY_PATH export LD_LIBRARY_PATH=/lib/x86_64-linux-gnu:$LD_LIBRARY_PATH ``` 保存并激活修改： ```shell source ~/.bashrc ``` 现在，你的系统已经准备好安装TensorFlow了。可以使用pip或conda来安装TensorFlow，如果打算使用GPU支持，记得安装GPU版本。对于conda环境，你可以创建一个新的环境，然后在其中安装TensorFlow： ```shell conda create -n tensorflow_gpu python=3.x conda activate tensorflow_gpu pip install tensorflow-gpu ``` 这样，你就完成了在Ubuntu上搭建TensorFlow+CUDA+cuDNN+Anaconda的完整开发环境。这个环境将为深度学习项目提供强大的计算能力。