Ubuntu 18.04安裝Tensorflow2.1.0
本文結構：
1 配置Anaconda
2 安裝Tensorflow-gpu
3 安裝Keras
4 遇到的問題及解決辦法
配置Anaconda
一 、下載Anaconda
下載地址：
1 https://repo.anaconda.com/archive/
2 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
（下載最新的版本即可）
二、安裝Anaconda
2.1 在Ubuntu的下載目錄，打開終端
2.2 給Anaconda3-xxxxx.sh文件最高權限（防止后續出現權限問題）
sudo chmod 777 Anaconda3-xxxxxx.sh
2.3 執行安裝程序
sudo bash ./Anaconda3-xxxxx.sh
2.4 輸入yes或回車即可
2.5 更換源
sudo gedit ~/.condarc
channels:
- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
- https://repo.continuum.io/pkgs/main
- defaults
show_channel_urls: true
若源不生效，試着把.condarc文件中的 - defaults那行去掉，就不會出現這個問題了
更換apt-get源
2.6 測試
conda -V
若 conda 命令提示找不到，可以在 “Home” 位置，打開終端，輸入以下命令：
echo 'export PATH="~/anaconda3/bin:$PATH"'>>~/.bashrc
source ~/.bashrc
通過Anaconda安裝Tensorflow-gpu,keras
- 首先需要新建一個conda環境，命名為tensorflow：
conda create -n tensorflow python=3.6
- 待創建完成之后可以使用以下命令管理這個環境：
source activate tensorflow #激活環境
source deactivate tensorflow #關閉環境
-
安裝 Tensorflow-gpu，其中 tensorflow-gpu==2.1.0 是Tensorflow-gpu安裝的版本，可自行修改版本
pip install -i https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple tensorflow-gpu==2.1.0
- 安裝完畢后，可測試Tensorflow-gpu是否安裝成功
輸入以下命令執行Python
python
輸入以下命令導入tensorflow包，回車導入，若無報錯，則說明Tensorflow-gpu安裝成功
import tensorflow as tf
5、取消激活，退出環境（退出Python可鍵入 Ctrl + Z ）
source deactivate
每次進入Anaconda3提供的Python環境中都需要激活環境，當不再使用該環境時，需要取消激活，再退出環境，如果退出環境后要再次進入環境，需要打開一個新的終端使用，而原本的終端無法再次激活環境
source activate tensorflow //激活
source deactivate //取消激活
安裝 Keras
Keras的安裝與Tensorflow-gpu的安裝類似，都是基於Anaconda3實現
1、打開終端，激活安裝有Tensorflow-gpu所在的環境，其中 tensorflow-gpu 為需要激活的環境名稱，可自行修改
source activate tensorflow
2、安裝Keras，其中 keras==2.3.1 為Keras的版本信息,版本號可自行修改
pip install keras==2.3.1
3、安裝完畢后，可測試Keras是否安裝成功
輸入以下命令執行Python
python
輸入以下命令導入keras包，回車導入，若僅彈出 Using TensorFlow backend. ，而無報錯，則說明Keras安裝成功
import keras
安裝過程中遇到的問題！！！
一、 源的問題
安裝的時候報錯
使用清華源的時候安裝速度很滿，並且報錯
解決辦法：更換pip源，推薦中科大/阿里雲
pip install -i https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple tensorflow-gpu==2.1.0
更換源后就不再報錯
二、缺少TensorRT的問題
解決辦法：
不要用pip安裝TensorFlow包，要用conda來安裝包（前提是要有Anaconda），輸入conda指令：
conda install tensorflow-gpu==2.1.0
上面的版本可以換成2.0.0，無論什么版本切記一定要指明版本！否則可能會安裝到1.0的舊版本。
conda會自動將TensorFlow相關的庫給安裝齊全，如cudnn、cudatoolkit、tensorflow-base等。
1.3 InvalidVersionSpecError: Invalid version spec: =2.7
編輯用戶目錄下的.condarc ( 例如windows就是：C:\Users\admin.condarc ，Linux一般是~/.condarc
刪除帶有：conda-forge 的那一行，成功解決！
三、卸載tensorflow的問題
在Anaconda的環境下，查看安裝的tensorflow
sudo pip list
根據列出的安裝包逐個卸載tensorflow的相關包
pip uninstall tensorflow
四、卸載Anaconda3的問題
4.1 打開Anaconda3所在目錄
4.2 刪除該目錄
sudo rm -rf anaconda3/
4.3 刪除環境變量
sudo gedit ~/.bashrc
//刪掉最后一行，即
# added by Anaconda3 installer
export PATH="/home/jhw/anaconda3/bin:$PATH"
五、Anaconda更新時權限問題
比如要更新conda，直接輸入
conda update -n base conda
會顯示permission denied。
現輸入
sudo chown -R jhw:jhw /home/jhw/anaconda3
其中marley要改成自己的用戶名，然后運行
conda update -n base conda
至此可以使用conda，而不會受到權限約束。
六、配置Pycharm
（1）文件->設置->項目解釋器
（2）點擊鋸齒形狀按鈕->Add
（3）點擊System Interpreter。把Interperter的位置改為anaconda中Python解釋器的位置即可。我的位置是在
/home/jhw/anaconda3/bin/python3.6
（4）最終效果：
