使用Anaconda安装TensorFlow-GPU (conda install tensorflow-gpu)

完整版请看原网站：Install TensorFlow-GPU by Anaconda (conda install tensorflow-gpu)
更多内容欢迎查看我的博客(https://wangpei.ink/)

该教程通过conda在conda environment中安装TensorFlow，这应该是目前安装TensorFlow或TensorFlow-GPU最简单的方法

现在，网上有很多方法可以安装TensorFlow或TensorFlow-GPU。但是，可能会有人觉得这些方法太麻烦了，因为安装那些教程，你需要先下载安装 NVIDIA drivers，然后下载安装 CUDA （此时应该注意CUDA的版本）。之后，你需要签一个协议然后从NVIDIA Developer下载cuDNN。再之后，安装python，然后使用pip安装等等。这些步骤已经很麻烦了，更何况这可能会引起版本不匹配或者与其他库冲突等问题。如果你想通过编译安装，要花费更多的时间。

所以我强烈不推荐用那些方法，其实下面讲到的方法简单得多。

---

安装Anaconda

Anaconda 指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。

你可以从 这里安装Anaconda。

Anaconda的优点之一就是在你的系统里创建 隔离的环境 , 从而让你在环境中配置各种包和库，同时又不影响其他的环境中的包和库。 如果你对这个环境不满意，你可以随时删除环境，并且不会产生其他影响。

国内由于某些原因，下载Anaconda安装包会很慢，因此推荐从 清华大学镜像站下载，然后自己手动安装。

下载完成后，执行下载文件。
举个例子，如果你使用的是ubuntu，你可以cd到安装目录下，然后运行以下命令：

./Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh

注意：你需要把上面命令中的文件名，改成你所下载的文件名！

至此，你已经成功安装Anaconda了！

使用conda创建新环境

如果你懒得创建新环境，可以跳过此节。但是，我强烈建议使用anaconda创建环境，这样以后使用起来会很便利。

运行以下命令

conda create -n tf

‘tf’ 是新conda环境名，你也可以起不同的名字。

其他使用conda环境的方法，可以参考 这里.

安装TensorFlow

首先，你需要切换到刚刚用conda建立的环境：

source activete tf

在国内，同样出于某些原因，conda的包下载速度很慢，所以建议大家切换成国内的镜像源。详细内容可以圆度清华镜像站.
更换镜像源需要输入以下内容：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes

然后，输入安装TensorFlow的命令

conda install tensorflow-gpu

如果你想要安装TensorFlow的特定版本，可以将命令改成这样：

conda install tensorflow-gpu=1.10.0  #如果想要安装1.10.0版本
conda install tensorflow  #如果想要安装cpu版本

Anaconda完成 solve the environment之后，只需要输入y就可以确认安装了。

Anaconda会自动 TensorFlow所依赖的其他库和工具包(比如CUDA和cuDNN)，所以你就不需要担心这些了。

综上，安装全部完成，可以开始测试了。
输入python进入python运行环境

import tensorflow as tf
tf.__version__

如果成功输出TensorFlow的版本，比如1.12.0，那就说明安装成功了。

如果有其他问题，欢迎在评论区提出。