Ubuntu18.04安装python3.7.7和tensorflow-gpu 2.2.0

前言安装python3.7.7与环境变量设置使用pip3安装tensorflow-gpu 2.2.0测试安装是否成功后记

前言

目前而言，对于深度学习，python还是具有相当的优势，虽然Julia在人工智能方面开始展露头角，但是python的支持度还是更好些，社区更加完善。因此，作为学习深度学习而言，python还是首选，在此基础上，进行深度学习库的选择，选择pytorch和tensorflow在tensorflow2.x后，差别不是很大，学会了其中一个库，学另一个就很容易上手了。 Ubuntu18.04预装了python3.6.x，但是为了获得更好的支持性，升级安装3.7.7，为了防止出现不可预知的错误，建议不要卸载预装的python，采用软连接的方式指向新安装的python3.7。

安装python3.7.7与环境变量设置

在官方网站下载所需要安装包 推荐使用源码包安装方式，之后卸载安装新版本更加方便安装环境依赖包 $ sudo apt-get install zlib1g-dev libbz2-dev libssl-dev libncurses5-dev libsqlite3-dev libreadline-dev tk-dev libgdbm-dev libdb-dev libpcap-dev xz-utils libexpat1-dev liblzma-dev libffi-dev libc6-dev 建立安装目录 $ sudo mkdir -p /usr/local/python3.7 进入刚刚下载python安装包的文件夹，解压下载安装包 $ tar zxvf Python-3.7.7.tgz 进入解压目录 $ cd Python3.7.7/ 编译安装 #--prefix用于指定安装位置 #--enable-optimizations用于优化配置 $ ./configure --prefix=/usr/local/python3.7 --enable-optimizations #编译步骤较为漫长，根据cpu核心数，使用-j选项采用多线程编译，可以加快编译速度 #例如我的CPU核心数为8，线程数=核心数*2 $ make -j16 #为了防止替换掉系统默认安装版本，使用altinstall $ sudo make altinstall 建立指向python3.7和pip3.7的软链接 #由于存在python3的软链接指向系统默认python3.6，因此建立python3.7指向新安装python版本即可 $ ln -s /usr/local/python3.7/bin/python3.7 /usr/bin/python3.7 #由于系统并未预装pip3，因此直接建立pip3指向新安装pip3即可 $ ln -s /usr/local/python3.7/bin/pip3.7 /usr/bin/pip3 检测安装 $ python3.7 -V #Python3.7.7 $ pip3 -V #pip 20.1.1 from /usr/local....

使用pip3安装tensorflow-gpu 2.2.0

安装深度学习tensorflow的GPU版本时，需要首先安装CUDA和cuDNN，这里假设已经安装完成。

安装tensorflow-gpu #会自动安装最新稳定版 $ pip3 install tensorflow-gpu

测试安装是否成功

进入python3.7交互环境 $ python3.7 测试是否安装成功 >>>import tensorflow as tf >>>tf.test.is_gpu_available() #如果安装成功会打印True #官方目前推荐下面的测试，会打印出可用gpu列表 >>>tf.config.list_physical_devices('GPU')

后记

接下来，就可以开始深度学习实际的代码编写和实践了，enjoy coding.