深度学习环境安装 - 《深度学习》

linux安装tensorflow成功后激活环境出现CommandNotFoundError: Your shell has not been properly configured to use ‘conda activate’.

Anaconda推荐从清华大学镜像网站下载：
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
TensorFlow安装：https://blog.csdn.net/hitzijiyingcai/article/details/83342905
命令行中安装TensorFlow
第1步：创建独立环境并激活
conda create —name tensorflow2.0 python==3.7
activate tensorflow2.0
第2步：安装相关软件包
pip install numpy matplotlib Pillow scikit-learn pandas -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
第3步：安装TensorFlow2.0
pip install tensorflow==2.0.0
第4步：测试TensorFlow2.0
在命令行中输入python,打开python交互模式
输入代码：import tensorflow
如果没有错误就说明安装成功

linux安装tensorflow成功后激活环境出现CommandNotFoundError: Your shell has not been properly configured to use ‘conda activate’.

解决办法：
1 首先终端输入 source activate
2 然后终端输入 source deactivate
3 输入你要激活的虚拟环境指令 conda activate your_virtual_name
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完整安装GPU：https://blog.csdn.net/gdymind/article/details/82153643
unbuntu 20.4安装cuda10.2：https://blog.csdn.net/Nemo_Great/article/details/108414540
cuda10.2—-cudnn 7.6.5
gedit ~/.bashrc
dpkg -i —-安装linux里的deb结尾文件
清华源地址;https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/linux-64/

Ubuntu掉驱动解决办法：https://blog.csdn.net/sinat_23619409/article/details/85220561
https://blog.csdn.net/u012114438/article/details/104425573

双cuda安装是注意事项：
已经安装好一个cuda的时候：
安装过程中在建立软链接时需要注意一下，如果你是第一次安装cuda，那么毫无疑问输入y（yes），但是如果你是安装额外版本的cuda，是否选择y（yes）就要看你的具体需求而定，简言之，就是如果你希望启用当前安装的cuda版本，就选y，如果你只是想安装这个版本，而暂时还不想启用该版本时，就选n。
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原文链接：https://blog.csdn.net/ksws0292756/article/details/80120561
安装第二个cuda，依旧不能选择安装显卡驱动，个人建议选择y，反正安装第二个cuda是自己想要使用，其次就不用关注下面的‘注意’，直接执行第七步
# 设置当前用户的环境变量
sudo gedit ~/.bashrc
注释掉第一次安装的cuda环境变量
# 在.bashrc文件后面添加如下内容，注意这里不指定具体的cuda版本，就是为了方便切换
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64
export LIBRARY_PATH=$LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64
# 终端运行，使之生效
source ~/.bashrc

注意：此时还未对cudnn进行安装，当然要安装到对应版本的cuda里面——要多个cuda版本，可以先在/usr/local/目录下查看自己安装的cuda版本，使用stat cuda命令查看当前cuda软链接指向的哪个cuda版本，先更换cuda的软连接，让它指向我们刚安装的cuda版本，步骤如下：

# 删除目前的软链接
sudo rm -rf /usr/local/cuda
# 生成新的软链接
sudo ln -s /usr/local/cuda-10.0 /usr/local/cuda
# 查看此时的cuda版本
nvcc -V
若正确的话，即目前的cuda软连接指向，再将对应的cudnn安装—-

tar -zcvf cudnn-10.1-linux-x64-v7.6.5.32.tgz
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
sudo cp cuda/lib64/libcudnn /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn

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](https://blog.csdn.net/weixin_47479625/article/details/109020204)
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](https://blog.csdn.net/weixin_47479625/article/details/109020204)