陕西领信未来信息科技有限公司一、安装前的准备
1.显卡( NVIDIA )驱动与CUDA版本对应关系
具体对应关系如下图所示
参考链接：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html
2.Tensorflow-gpu版本与CUDA及CUDNN版本对应关系
具体对应关系如下图所示
参考链接:https://tensorflow.google.cn/install/source
总结：如上所示，如需安装tensorflow-gpu1.13以上的版本英伟达显卡( NVIDIA )驱动要求至少为410以上的驱动
二、安装英伟达(NVIDIA)显卡驱动
1.终端执行 ubuntu-drivers devices 命令查看显卡驱动
ps:如无410以上驱动请先执行sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers命令，然后再执行sudo apt-get update命令，最后执行 ubuntu-drivers devices 查看可支持的显卡驱动
2.安装显卡驱动
此处我以安装418驱动为例，执行命令sudo apt install nvidia-418 按照提示进行显卡驱动安装，重启电脑之后执行命令nvidia-smi，出现下图表示驱动安装成功
三、安装Anaconda3
1.下载安装包
终端执行wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh（安装包大约为500M左右）
2.安装Anaconda3
终端执行sudo sh Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh 按照提示进行安装，待安装完毕之后重新打开终端执行conda –version如果能正常输出版本代表已经成功安装完 Anaconda3
ps: Anaconda3 安装成功之后会自动安装python 3.7
3.设置目录权限
由于Anconda3搜索和安装对/home/你的用户名/.conda和/home/你的用户名/anaconda3/目录权限有要求，此处我直接对 /home/你的用户名/这个目录进行权限设置，执行命令 sudo chmod -R 777 /home/test/（我的用户名是test）
四、安装tensorflow-gpu
1.查找 tensorflow-gpu 版本
执行命令conda search tensorflow-gpu
2.安装 tensorflow-gpu
此处以 tensorflow-gpu 1.15.0版本为例
执行conda install tensorflow-gpu==1.15.0 按照提示进行安装
3.验证 tensorflow-gpu 安装情况
输入：python
import tensorflow as tf
tf.test.is_gpu_available()
最后结果显示True证明安装成功
关于领信
陕西领信未来信息科技有限公司是一家主要面向铁路、科研院所、大型企业等行业的网络安全集成和网络安全技术支持服务及相关应用的专业化信息技术企业。成立于2003年。多年来为用户提供从方案设计、工程实施到售后技术服务的全面技术支持，具有健全的运营体制和现代企业理念 ， 公司成立以来，业绩显著，成功完成了多项网络安全建设项目，建立了完善的客户服务系统，赢得了广大客户的赞誉和信赖。在信息安全、网络应急服务实施过程中，领信未来已发展成为陕西省内信息安全技术领域颇具实力的企业之一
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