基于Ubuntu16.04的Anconda3安装及虚拟环境配置（python3.7 + cuda10.1 + cuDNN7.6 + tensorflow2.1.0）

一、安装Anconda

1. 在清华大学开源镜像站或者Anconda官网选择适合你机器的版本下载。我这里下载的安装脚本文件名为Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh
2. 运行安装脚本sh Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh
3. 输入配置环境变量

sudo gedit /etc/profile
打开文本后在最后一行加上：
export PATH=~/anaconda3/bin:$PATH

然后：

source /etc/profile

二、查看显卡信息

lspci | grep -i vga

我手上这台为GTX1050Ti ，结合网上教程，选择python3.7 + cuda10.1 + cuDNN7.6 + tensorflow2.1.0

三、安装cuda

下载链接：https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive-base?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1604&target_type=deblocal

四、配置环境及相关操作

#创建虚拟环境tensorflow-gpu-2.1
conda create -n tensorflow-gpu-2.1 python==3.7#激活虚拟环境tensorflow-gpu-2.1
conda activate tensorflow-gpu-2.1#安装cudatoolkit
conda install cudatoolkit=10.1 #安装cnDNN7.6
conda install cudnn=7.6#安装tensorflow2.1.0
conda install tensorflow-gpu==2.1.0#安装matplotlib用于绘图
conda install matplotlib#安装numpy用于计算矩阵
conda install numpy#安装成功后退出虚拟环境tensorflow-gpu-2.1
conda deactivate tensorflow-gpu-2.1#如果你想查看当前anconda有哪些虚拟环境
conda info --env#如果你想备份虚拟环境tensorflow-gpu-2.1并重命名为tensorflow-gpu-backup
conda create -n tensorflow-gpu-backup --clone tensorflow tensorflow-gpu-2.1#如果你想删除虚拟环境tensorflow-gpu-backup
conda remove -n tensorflow-gpu-backup --all

五、安装vsCode

1. 点击“vsCode下载地址”下载。我这里的文件名为code_1.55.0-1617120720_amd64.deb
2. 使用命令行dpkg -i code_1.55.0-1617120720_amd64.deb进行安装

六、参考链接

1. https://blog.csdn.net/PPLLO_o/article/details/89417358
2. https://blog.csdn.net/mengyu_0317/article/details/110260375
3. https://blog.csdn.net/icanx/article/details/90409917
4. https://blog.csdn.net/weixin_41297324/article/details/109165700