tensorflow深度學習伺服器環境搭建

實驗室新進了一台伺服器，配置了nvida 1080ti顯示卡做深度學習使用，裝好機器後第一件事就是如何配置好tensorflow的深度學習環境，這裡把我在搭建環境的過程以及遇到的坑一一寫下來，給有同樣需求的筒子提供一些幫助。

作業系統是師兄刻好的ubuntu最新版本ubuntu 18.04.1 lts （可使用lsb_release -v檢視），這種事當然第一件事就是谷歌了，發現一條接下來就是按照提示一步一步進行就是了。

搭建過程一共分為5步

安裝 anaconda & python（ubuntu自帶python3）

更新 anaconda

安裝 cuda & cudnn（cudnn不需要自己裝）

安裝tensorflow & keras

cuda版本切換（如果正常裝好不需要）

1，2，3步都是常規且比較簡單就可以完成的事情，這裡就簡單說一下了，

bash anaconda3-5.3.1-linux-x86_64.sh

複製進.zshrc檔案末尾，source ~/.zshrc完成呼叫，終端輸入conda看到幫助說明裝好了

在終端輸入以下命名更新conda

conda update conda

conda update --all

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1704-9-0-local_9.0.176-1_amd64-deb

sudo apt-key add /var/cuda-repo-9-0-local/7fa2af80.pub
sudo
apt-get update
sudo
apt-get
install cuda

直接使用anaconda安裝就可以了

conda install -c anaconda tensorflow-gpu

conda install -c conda-forge keras-gpu

提示錯誤

搜尋後發現是cuda的問題，使用ldconfig -v可以看到找不到libcublas.so.9.0，這是cuda9.0裡面的，而我一開始安裝的是最新版的cuda10，所以這裡被坑了一波。。。

那麼就需要解除安裝cuda10了

sudo

apt-get remove cuda*
sudo apt remove --purge nvidia*
rm /etc/apt/sources.list.d/cuda-10-0-local-10.0.130-410.48.list
sudo apt autoremove
sudo
rm -rf /var/cuda-repo-10-0-local-10.0.130-410.48
sudo
rm -rf /usr/local/cuda*

總結一下：本文介紹了搭建tensorflow深度學習環境的過程，從anaconda安裝到cuda，tensorflow-gpu的安裝以及遇到的最大的坑，就是cuda官網上預設是最新版的cuda10，而由於tensorflow gpu版本目前並不支援cuda10，只識別cuda9.0，在沒有安裝cuda9的機器上使用會直接報錯，不得不重新解除安裝cuda10，安裝cuda9，安裝好後tensorflow就可以正常使用了。

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