Ubuntu 18.04安裝Tensorflow2.1.0

本文結構：

1 配置Anaconda

​

2 安裝Tensorflow-gpu

3 安裝Keras

4 遇到的問題及解決辦法

配置Anaconda

一 、下載Anaconda

下載地址：

1 https://repo.anaconda.com/archive/

2 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

（下載最新的版本即可）

二、安裝Anaconda

2.1 在Ubuntu的下載目錄，開啟終端

2.2 給Anaconda3-xxxxx.sh檔案最高許可權（防止後續出現許可權問題）

sudo chmod 777 Anaconda3-xxxxxx.sh
 

2.3 執行安裝程式

sudo bash ./Anaconda3-xxxxx.sh

2.4 輸入yes或回車即可

2.5 更換源

sudo gedit ~/.condarc

   channels:
      - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
      - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
      - https://repo.continuum.io/pkgs/main
      - defaults
    show_channel_urls: true

若源不生效，試著把.condarc檔案中的 - defaults那行去掉，就不會出現這個問題了

更換apt-get源

https://blog.csdn.net/ezreal_king/article/details/72790291

2.6 測試

conda -V

若 conda 命令提示找不到，可以在 “Home” 位置，開啟終端，輸入以下命令：

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

通過Anaconda安裝Tensorflow-gpu,keras

1. 首先需要新建一個conda環境，命名為tensorflow：

conda create -n tensorflow python=3.6
 

2. 待建立完成之後可以使用以下命令管理這個環境：

source activate tensorflow    #啟用環境

source deactivate tensorflow #關閉環境

3. 安裝 Tensorflow-gpu，其中 tensorflow-gpu==2.1.0 是Tensorflow-gpu安裝的版本，可自行修改版本

   pip install -i  https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple tensorflow-gpu==2.1.0
   

參考 http://mirrors.ustc.edu.cn/help/pypi.html

4. 安裝完畢後，可測試Tensorflow-gpu是否安裝成功

輸入以下命令執行Python

python

輸入以下命令匯入tensorflow包，回車匯入，若無報錯，則說明Tensorflow-gpu安裝成功

import tensorflow as tf

5、取消啟用，退出環境（退出Python可鍵入 Ctrl + Z ）

source deactivate

每次進入Anaconda3提供的Python環境中都需要啟用環境，當不再使用該環境時，需要取消啟用，再退出環境，如果退出環境後要再次進入環境，需要開啟一個新的終端使用，而原本的終端無法再次啟用環境

source activate tensorflow    //啟用
source deactivate　　　            //取消啟用

安裝 Keras

Keras的安裝與Tensorflow-gpu的安裝類似，都是基於Anaconda3實現

1、開啟終端，啟用安裝有Tensorflow-gpu所在的環境，其中 tensorflow-gpu 為需要啟用的環境名稱，可自行修改

source activate tensorflow

2、安裝Keras，其中 keras==2.3.1 為Keras的版本資訊,版本號可自行修改

pip install keras==2.3.1

3、安裝完畢後，可測試Keras是否安裝成功

輸入以下命令執行Python

python

輸入以下命令匯入keras包，回車匯入，若僅彈出 Using TensorFlow backend. ，而無報錯，則說明Keras安裝成功

import keras

安裝過程中遇到的問題！！！

一、 源的問題

安裝的時候報錯

使用清華源的時候安裝速度很滿，並且報錯

解決辦法：更換pip源，推薦中科大/阿里雲

pip install -i  https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple tensorflow-gpu==2.1.0

更換源後就不再報錯

二、缺少TensorRT的問題

解決辦法：

不要用pip安裝TensorFlow包，要用conda來安裝包（前提是要有Anaconda），輸入conda指令：

conda install tensorflow-gpu==2.1.0

上面的版本可以換成2.0.0，無論什麼版本切記一定要指明版本！否則可能會安裝到1.0的舊版本。

conda會自動將TensorFlow相關的庫給安裝齊全，如cudnn、cudatoolkit、tensorflow-base等。

1.3 InvalidVersionSpecError: Invalid version spec: =2.7

編輯使用者目錄下的.condarc ( 例如windows就是：C:\Users\admin.condarc ，Linux一般是~/.condarc

刪除帶有：conda-forge 的那一行，成功解決！

三、解除安裝tensorflow的問題

在Anaconda的環境下，檢視安裝的tensorflow

sudo pip list

根據列出的安裝包逐個解除安裝tensorflow的相關包

pip uninstall tensorflow

四、解除安裝Anaconda3的問題

4.1 開啟Anaconda3所在目錄

4.2 刪除該目錄

sudo rm -rf anaconda3/

4.3 刪除環境變數

sudo gedit ~/.bashrc

//刪掉最後一行，即
# added by Anaconda3 installer
export PATH="/home/jhw/anaconda3/bin:$PATH"

五、Anaconda更新時許可權問題

比如要更新conda，直接輸入

conda update -n base conda

會顯示permission denied。

現輸入

sudo chown -R jhw:jhw /home/jhw/anaconda3

其中marley要改成自己的使用者名稱，然後執行

conda update -n base conda

至此可以使用conda，而不會受到許可權約束。

六、配置Pycharm

（1）檔案->設定->專案直譯器
（2）點選鋸齒形狀按鈕->Add
（3）點選System Interpreter。把Interperter的位置改為anaconda中Python直譯器的位置即可。我的位置是在
/home/jhw/anaconda3/bin/python3.6
（4）最終效果：