因为需要在linux下跑gpu,配置了一下环境,发现anaconda真的很方便
环境:anaconda2 + python3.6 + tensorflow-gpu1.5.0
注意:TF从1.6.0开始,需要GPU支持AVX!!
- 先确认一下anaconda的位置
which conda
- 创建一个新的python3环境,新环境一般会安装在anaconda/bin/envs下,也可以自定义路径
conda create --name env_name python3
env_name 是环境名,运行后会显示这个环境安装的packages的名字和版本,选择y即可。
如果报错python3不在channel中,表明bin目录下没有python3文件。
配置需要的python版本前先到anaconda/bin下查看有哪些python的版本,文件名字是什么。
比方说有时候python3会被默认命名为python或者python36,
不确定python版本的话,在cmd中cd到anaconda/bin目录,运行这个文件就可以打开python shell看到版本信息。
- 创建成功后,激活环境
source activate env_name
- 确认一下python3和pip是当前环境下的地址
which python3
which pip
显示路径应该是在anaconda/bin/envs/env_name/bin下的路径,而不是本机原来的python3和pip的路径。路径无误之后,注意创建的新环境自带的是python3和pip,pip3不会自动安装。
- 如果需要pip3:
#下载setuptools
wget –no-check-certificate https://pypi.python.org/packages/source/s/setuptools/setuptools-19.6.tar.gz#md5=c607dd118eae682c44ed146367a17e26
#解压
tar -zxvf setuptools-19.6.tar.gz
#编译安装
cd setuptools-19.6
python3 setup.py build
python3 setup.py install
#下载pip3
wget –no-check-certificate https://pypi.python.org/packages/source/p/pip/pip-8.0.2.tar.gz#md5=3a73c4188f8dbad6a1e6f6d44d117eeb
#解压
tar -zxvf pip-8.0.2.tar.gz
#编译安装
cd pip-8.0.2
python3 setup.py build
python3 setup.py install
- 有pip和pip3之后,直接装tensorflow-gpu即可
pip3 install tensorflow-gpu==1.5.0
装packages的话首推pip和pip3,conda install不仅慢而且经常channel找不到。
- 查看安装的包:
#这个环境下所有安装过的包
conda list
#pip安装的
pip list
#pip3安装的
pip3 list
- 退出环境
source deactivate
- 查看所有安装过的环境
conda info -e