Ubuntu巡航记(2) -- 在 Ubuntu 作业系统内安装 TensorFlow

前言

前一篇搞定 Ubuntu 作业系统的安装，接下来我们继续安装『机器学习』的相关软体及工具，包括 Anaconda、TensorFlow 及 GPU显卡支援。

Anaconda 安装

至『官网』下载，执行下列指令:
bash Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh

安装后，可使用 which python，确认 Anaconda 为优先执行路径。

TensorFlow 安装

如果要支援GPU显卡，执行下列指令，因为在 Ubuntu 20.04 安装CUDA只会安装 V10.1，对应的tensorflow为2.3.4版，可参考(https://www.tensorflow.org/install/source#gpu):
pip install tensorflow==2.3.4

如果不支援GPU显卡，可安装TensorFlow最新版，执行下列指令:
pip install tensorflow

GPU显卡支援

参考这一篇，安装指令如下：
sudo apt install nvidia-cuda-toolkit

使用 nvcc --version 确认 CUDA版本。

接着至nVidia官网安装 cuDNN v7.6.5 for CUDA 10.1，下载 cuDNN Library for Linux (x86) 并解压缩，複製 include、lib64 目录至CUDA安装目录。

tar  -zxvf ./cudnn-10.1-linux-x64-v7.6.5.32.tgzsudo cp cuda/include/*.h /usr/lib/cuda/includesudo cp cuda/lib64/*.* /usr/lib/cuda/lib64sudo chmod a+r /usr/lib/cuda/include/cudnn*.h /usr/lib/cuda/lib64/libcudnn*

CUDA安装目录可执行下列指令查询:

find / -type d -name cuda 2>/dev/null

gedit ~/.bashrc 在档尾加入export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

检查GPU显卡支援

import tensorflow as tftf.config.list_physical_devices("GPU")

出现以下讯息，表示安装成功。

[PhysicalDevice(name='/physical_device:GPU:0', device_type='GPU')]

安装 pytorch

安装 pytorch，执行下列指令:

pip install torch torchvision torchaudio

检查GPU显卡支援

import torchtorch.cuda.is_available()

安装 VS Code

自官网下载 vs code，执行下列指令:
sudo apt install ./code_1.60.2-1632313585_amd64.deb

验证

执行下列指令：

code .

指定目录，新增一个test.py，内容如下：

print('hello.')

执行程式。