1.写在前面

2.ubuntu安装

2.1第一次安装

2.2重新安装ubuntu

3 CUDA 和 cuDNN安装

3.1失败的安装（希望遇见同样问题能参考）

3.2 通过Anaconda安装TensorFlow

1.写在前面

现在通过《Python 深度学习》这本书在学习Python人工智能，现在已经完成了第一部分一二章和第三章前三节的学习，准备开始实例演练

按照书中安装过程需如下：

安装 Python 科学套件（Numpy 和 SciPy），并确认安装了基础线性代数子程序（BLAS）库，这样模型才能在 CPU 上快速运行。

另外再安装两个软件包，HDF5（用于保存大型的神经网络文件）和 Graphviz（用于将神经网络架构可视化）。使用 Keras 时这两个软件包有用。

安装 CUDA 驱动程序和 cuDNN，确保 GPU 能够运行深度学习代码。

安装一个 Keras 后端：TensorFlow、CNTK 或 Theano。

安装 Keras。

安装软件软件时经历颇多坎坷，写下待后参考

电脑联想拯救者笔记本，i76700，8G，GeForce GTX 960M，128固态盘，1T机械盘

2.ubuntu安装

原win10系统工作要用，所以安装双系统，选择了ubuntu20.04，主要参考博文如下

Win10加Ubuntu20.04双系统安装教程_气派飞鹰的博客-CSDN博客_ubuntu win10双系统安装步骤软件准备制作U盘启动盘windows下硬盘分区进入BIOS系统进行硬盘安装软件准备本文编辑日期是2020.8.4，此时最新版的Ubuntu系统版本为20.04。下载Ubuntu系统: Ubuntu下载中文站下载U盘启动盘制作软件: 百度网盘提取码：uhrmEasyBCD(开机启动选择系统): 百度网盘提取码：mxg2制作U盘启动盘准备一个4G以上的U盘做启动盘即可，制作系统盘时会将u盘格式化，注意将u盘内的文件做个备份。Ubuntu系统下载好后是一个.iso文件，如图打开UIhttps://blog.csdn.net/qq_45488453/article/details/107783752?spm=1001.2014.3001.5506

2.1第一次安装

磁盘空间规划如下：

"/boot"分区,500MB,固态盘

"/"分区,20G,机械盘

"/home"分区,34G,机械盘

swap,内存8G的两倍，16G,机械盘.（博主建议用固态盘，事实证明软件算力高固态盘效果好）

后因CUDA 安装问题，出现问题如下：

多次安装CUDA，导致"/"分区爆满.（安装大构架，不能按照常用ubuntu分区规模，尽量多分）

按照其他教程重装显卡驱动，导致不能桌面运行ubuntu

只能重新安装ubuntu，如下节

2.2重新安装ubuntu

因为什么活都没开始干（因为下载的显卡、CUDA和TensorFlow安装包也没本事拷贝出来），所以不用备份资料。但是因为上次"/"分区爆满，所以需要磁盘重新分区

进入win10系统，打开磁盘管理

将第一次划分的分区全部右键选择‘删除卷‘，变为‘未分配’磁盘

右键上次分区的父体盘，选择‘扩展卷’,将未分配盘和入

现在可以开始重新分区

第二次分区如下

"/boot"分区,1024MB,固态盘

"/"分区,30G,机械盘

"/home"分区,58G,机械盘

swap,内存8G的两倍，16G,机械盘.（博主建议用固态盘，事实证明我还是不敢不以工作为重）

3 CUDA 和 cuDNN安装

按照书中安装附件后开始安装CUDA

3.1失败的安装（希望遇见同样问题能参考）

首先按照书中如下代码，证明是下载不下来的，因为文件太大，下载成功率我多次寻找没有发现

$ wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/cuda-repo-ubuntu1604_9.0.176-1_amd64.deb

后来通过Nvidia官网下载11.2版本，多次安装未果，并且删掉了显卡驱动

因为过程中在终端输入 nvidia-smi，发现没有显示如下图：

需要重新安装显卡驱动，ubuntu下载慢，就用手机下载了复制到下载文件夹，各种安装不上去

最终通过歪打正着，尝试把文件之间拖入终端安装成功，过程如下：

用‘sudo su’命令终端进入root（第一次会认证失败，需用‘sudo password‘命令修改密码后再登入）

用‘cd ～‘进入底层目录（假设你不知道从那里进的终端），输入‘sudo ’

打开文件，打开下载的显卡安装包所在目录

单击显卡安装包不放拖入终端窗口，回车安装即可

安装完成后在终端输入 nvidia-smi，显示了上图的显卡信息

第二天开机，系统黑屏，搜索后发现是因为显卡问题，因为安装CUDA和显卡驱动时终端多次提醒磁盘空间紧张，认为磁盘空间确实过小，不想修复系统，所以决定重装ubuntu系统(参见2.2节)

安好系统后，再安装CUDA 和 cuDNN，过程比较戏剧化，见下节

3.2 通过Anaconda安装TensorFlow

作者推荐Mac用户通过Anaconda安装Python 科学套件，网上教程很多是先安装 Anaconda，再通过Anaconda安装TensorFlow、CUDA 和 cuDNN

所以决定先安装Anaconda，参考以下博文

Ubuntu20.04安装与使用TensorFlow最新版_NiuXL的编程技术网络日志-CSDN博客

重要的过程是下载合适版本的Anaconda，可以到清华镜像站下载，官网链接：Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

也可以使用 wget 或者 axel 先下载到本地：

$ axel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2020.07-Linux-x86_64.sh

下载后在文件目录下执行脚本安装Anaconda

$ ./Anaconda3-2020.07-Linux-x86_64.sh

用Anaconda安装TensorFlow时默认使用国外的镜像源，安装了几次我没有下载成功过

按照博主推荐更换为国内的镜像源，如更换为中科大镜像源：

$ conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main

添加后更新conda：

~$ conda update -n base -c defaults conda

创建并进入虚拟环境，离开虚拟环境使用 conda deactivate 命令：

:~$ conda create -n venv python=3.8
:~$ conda activate venv
(venv) **:~$ conda deactivate

安装 TensorFlow GPU 最新版本，指定版本时不能正常安装

(venv)**:~$ conda install tensorflow-gpu

为了检查安装的 TensorFlow 是否是 GPU 版本，需要安装 jupyter notebook 写程序测试：

~$ conda install jupyter notebook
~$ jupyter notebook

————————————————
版权声明：本文参考CSDN博主「NiuXL1996」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/Thanlon/article/details/107100520

安装TensorFlow 后发现以及安装了CUDA 和 cuDNN包，尝试运行了书中程序出现过以下两种错误

2022-01-06 14:38:00.084353: I tensorflow/compiler/jit/xla_cpu_device.cc:41] Not creating XLA devices, tf_xla_enable_xla_devices not set

RuntimeError: CUDA runtime implicit initialization on GPU:0 failed. Status: out of memory

没有做CUDA 和 cuDNN版本匹配应该不能正常驱动GPU

按照TensorFlow官网链接：在 Windows 环境中从源代码构建 | TensorFlow

经过测试的构建配置

版本	Python 版本	编译器	构建工具	cuDNN	CUDA
tensorflow_gpu-2.6.0	3.6-3.9	MSVC 2019	Bazel 3.7.2	8.1	11.2
tensorflow_gpu-2.5.0	3.6-3.9	MSVC 2019	Bazel 3.7.2	8.1	11.2
tensorflow_gpu-2.4.0	3.6-3.8	MSVC 2019	Bazel 3.1.0	8.0	11.0
tensorflow_gpu-2.3.0	3.5-3.8	MSVC 2019	Bazel 3.1.0	7.6	10.1
tensorflow_gpu-2.2.0	3.5-3.8	MSVC 2019	Bazel 2.0.0	7.6	10.1
tensorflow_gpu-2.1.0	3.5-3.7	MSVC 2019	Bazel 0.27.1-0.29.1	7.6	10.1

用以下代码查询TensorFlow版本号，查询结果为2.4.1

import tensorflow as tf
tf.__version__

查询python、CUDA和cuDNN版本

conda list

表中python版本为3.9，CUDA版本10.1，cuDNN版本7.6，对应TensorFlow版本为2.3.0，python版本为3.8

通过Anaconda先对python降低版本为3.8

conda install python=3.8

在对TensorFlow降低版本为2.3.0

pip install tensorflow-gpu==2.3.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

运行还是不行，比对N卡官网配置，960M（算力5.0）可以支持CUDA V10.1和cuDNN V7.6，问题在虽然CUDA和cuDNN版本正确，但tensorflow 2.3不支持算力5.2以下的显卡，960M的算力为5.0，在对TensorFlow降低版本为2.2.0

pip install tensorflow-gpu==2.2.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

经过测试TensorFlow系统以及搭建好

书中例子是基于 Keras的，所以需要安装 Keras，以下代码可完成安装

$ sudo pip install keras

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《Python 深度学习》-弗朗索瓦肖莱-（一）双系统ubuntu及TensorFlow系统安装

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