前言

本文记录Ubuntu系统下机器学习相关环境的安装和配置

安装 CUDA

首先在这个网站查看tensorflow，cuda，python的版本对应关系，选择合适的版本。
https://www.tensorflow.org/install/source#tested_source_configurations
本机安装cuda10.0，python版本为3.6，对应tensorflow版本为1.14.0
确定后到cuda官网https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive
下载cuda10.0的对应run文件，还有一个补丁文件，同样下载。

之后将下载好的文件解压，进入到对应目录后用这个命令运行安装。

1	sudo sh cuda_10.0.130_410.48_linux.run

注意，运行后有很长的协议要看，回车慢慢向下翻就好。有一步问是否安装显卡驱动，由于之前已经装过，一定选否。
对补丁文件同样方法运行即可。

安装完成后添加环境变量，
打开：

1	sudo gedit .bashrc

添加如下内容：

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export CUDA_HOME=/usr/local/cuda 
export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/bin 
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

保存并退出：

1	source ~/.bashrc

安装推荐的第三方库：

1	sudo apt-get install g++ freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libglu1-mesa libglu1-mesa-dev

测试安装是否成功，运行一个cuda的例子：
进入example下make,此命令会准备所有例子，大概需要10分钟。

1 2	cd /usr/local/cuda/samples sudo make

之后进入一个例子运行下：

1 2	cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery sudo ./deviceQuery

如果输出result=pass 说明成功。

安装 CUDNN

在官网下载cuda10.0对应的版本，选择library for Linux，解压文件，将其中的内容复制到CUDA安装文件夹里面。

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/ 
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/ -d 
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h 
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

测试是否成功，查看版本：

1	cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h \| grep CUDNN_MAJOR -A 2

如果出现版本信息则成功。

安装 Anaconda3

到官网下载
https://www.anaconda.com/distribution/#download-section
到下载的目录下运行：

1	bash Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh

查看是否安装成功：

1	conda --version

安装 TensorFlow

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conda create -n tensorflow pip python=3.6       //创建python3.6对应的Tensorflow环境
source activate tensorflow                      //激活tensorflow
pip install tensorflow                          //安装tensorflow

测试是否成功：

source activate tensorflow  // 切换到tensorflow环境而非base
pyhton3 // 激活pyhton3
import tensorflow as tf //运行这句不报错即可
source deactivate // 用于取消激活tensorflow环境(这个环境名是自己取的，叫tf更好)

安装 Jupyter Notebook

在需要的conda环境下，安装，不要直接用python3 安装，否则对应环境下仍没有

1	pip install jupyter

之后用

1	jupyter notebook

开启
一般操作流程为先用anaconda激活tensorflow环境，再打开jupyter notebook，这样就可以再notebook里用tf了。
设定notebook的默认工作路径：
输入：

1	jupyter notebook --generate-config

在~/home 或者c盘usrs administrators 下找到文件夹 .jupyter 修改jupyter_application_config.py 文件。
找到下面这句

1	\# The directory to use for notebooks.

按下面的格式，输入你想要的目录路径即可

1	c.NotebookApp.notebook_dir = 'path/to/your/notebooks'