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一、Anaconda安装以及源设置

推荐使用下载好的镜像文件进行安装，我使用的镜像文件为Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh

按照步骤一步一步来即可。依然引用大佬们的教程https://blog.csdn.net/jobbofhe/article/details/79761526

需要注意的是，如果安装过程中未提示你添加环境变量，则需要手动添加https://blog.csdn.net/qq_34638161/article/details/80515015

接下来设置conda源，提升下载速度，参考博文https://www.cnblogs.com/yuvejxke/p/13169172.html

我的办法：1. 输入命令sudo gedit ~/.condarc，打开.condarc文件

                       2.复制粘贴

channels:

- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/

- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

- https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

- https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

- https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/

- defaults

show_channel_urls: true

我在使用时，科大源和清华源经常会崩，上交源较为稳定（也不一定，依自己使用的情况而定）

更换pyp源参见博文https://my.oschina.net/weidedong/blog/779253

二、cuda10.2以及cudnn的安装

参考这篇博文https://blog.csdn.net/hou9021/article/details/104311088?utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecase

我所使用的安装文件分别为cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run以及cudnn-10.2-linux-x64-v8.0.3.33.tgz

需要注意的是，tensorflow2.1.0gpu版本所支持的cuda版本为10.1，我是按之前安装pytorch时所需的软

件版本来安装的。解决办法参考这篇博文https://blog.csdn.net/sinat_20174131/article/details/106807448#comments_13063839

三、tensorflow-gpu 2.1.0的安装

参考博文https://www.cnblogs.com/liuhuacai/p/11684666.html

                 https://zhuanlan.zhihu.com/p/142781303

ubuntu终端依次输入：

conda create -n tensorflow python=3.6.0                  #创建虚拟环境tensorflow

source activate tensorflow                                                        #激活虚拟环境tensorflow

conda install tensorflow-gpu==2.1.0                                    #我试过使用pip安装，没能成功，想必还是因为cuda版本不匹配的原因

四、关于使用jupyter notebook的tips

1. 在jupyter notebook中使用虚拟环境tensorflow

参考博文https://www.cnblogs.com/yunxiaofei/p/11154587.html

首先关闭notebook，激活tensorflow环境，依次输入

pip install ipykernel python -m ipykernel install --user --name tensorflow_gpu --display-name "tensorflow"

最后打开notebook便可以找到我们所创建的环境

2. 安装一些实用插件，参考博文https://www.jianshu.com/p/0ab80f63af8a

3. 如何import .ipynb文件，参考博文https://blog.csdn.net/anna1214/article/details/82708812?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-title-2&spm=1001.2101.3001.4242

4. 如果生成的3D图像无法拖动旋转，在绘图命令行之前加上%matplotlib notebook即可

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总结

只不过是从头再来～哎耶～耶～