轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處：

https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/9834567.html

參考網(wǎng)址：

https://www.anaconda.com/blog/developer-blog/tensorflow-in-anaconda/

之前的一篇，直接安裝tensorflow的：

https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6592052.html

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190117更新：

使用conda的方式，在ubuntu上比較省事，但是最好不要在windows上使用。

剛才在win7上tensorflow用不了了（CPU的，使用anaconda3，python為3.5），卸載后使用conda重新安裝了tensorflow，結(jié)果還是用不了，提示找不到什么庫(kù)（沒(méi)截圖，記不住了）。

后來(lái)再次卸載tensorflow，使用pip重新安裝tensorflow后（CPU的），能正常使用了。

所以windows上還是先使用pip安裝吧。。。（不知道有沒(méi)有使用conda安裝后能正常使用的）

190117更新結(jié)束

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參考網(wǎng)址中寫出了使用conda安裝tensorflow-gpu的各種好處，比如可以適配不同的cuda版本。而且從1.9開(kāi)始，conda安裝方式集成了MKL-DNN庫(kù)，速度比pip安裝的快了好幾倍（具體看網(wǎng)址）。

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下面寫一下怎么用conda安裝tensorflow-gpu的1.9版本

首先在終端中輸入下面命令，可安裝1.9版本的tf（目前最新的是1.11了，不過(guò)驅(qū)動(dòng)版本比較老，因而還是用1.9的tf吧）

conda install tensorflow-gpu==1.9.0

如果gpu驅(qū)動(dòng)不是很老，運(yùn)行程序沒(méi)問(wèn)題，就不用往下看了。

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目前我這邊會(huì)安裝cuda9.0（還有其他一些庫(kù)）。但是由于驅(qū)動(dòng)比較老，不支持默認(rèn)安裝的cuda版本，直接運(yùn)行之前的程序，會(huì)提示下面的錯(cuò)誤（internal: cudagetdevice() failed. status: cuda driver version is insufficient for cuda runtime version）：

因而需要將cuda降級(jí)，我這邊直接在終端中輸入下面的命令：

conda install cudatoolkit==8.0

便可以安裝cuda8.0的版本。下圖顯示了哪些庫(kù)會(huì)升級(jí)，哪些庫(kù)會(huì)降低：

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之后可以正常運(yùn)行之前的程序了。。。

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181119更新：

試了一下， 可以一句話完成安裝：

conda install tensorflow-gpu==1.9.0 cudatoolkit==8.0

比上面的省事。。。

?181119更新結(jié)束

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的（原）ubuntu中使用conda安装tensorflow-gpu的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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