在Ubuntu19.10 上部署 Tensorflow 2.1.

之前用的ubuntu16.04版本经常跳出莫名其妙的错误，新年新气象，干脆把系统重装到了最新的19.10，并把tensorflow也换到了最新2.1版本，以下是经过本人多次尝试出的避坑途径。

首先要下载好如下几个文件，除去Anaconda3的版本可以是新版本以外，其余的安装文件必须是如下版本，否则会引起一系列的包依赖错误

Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh

cuda-repo-ubuntu1810-10-1-local-10.1.105-418.39_1.0-1_amd64.deb

libcudnn7_7.6.3.30-1+cuda10.1_amd64.deb

nv-tensorrt-repo-ubuntu1804-cuda10.1-trt6.0.1.5-ga-20190913_1-1_amd64.deb

tensorflow_gpu-2.1.0-cp37-cp37m-manylinux2010_x86_64.whl

第一步，安装Anaconda3，装完之后重启一下

bash Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh

第二步，安装CUDA

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1810-10-1-local-10.1.105-418.39_1.0-1_amd64.deb

sudo apt-key add /var/cuda-repo-10-1-local-10.1.105-418.39/7fa2af80.pub

sudo apt-get update

sudo apt-get install cuda

完成后重启电脑，再运行nvidia-smi命令查看是否安装成功，如果成功，会看见显卡驱动和CUDA的版本号

第三步，安装cudnn

sudo dpkg -i libcudnn7_7.6.3.30-1+cuda10.1_amd64.deb

完成后，无需修改环境变量，建议再次重启电脑

第四步，安装TensorRT

sudo dpkg -i nv-tensorrt-repo-ubuntu1804-cuda10.1-trt6.0.1.5-ga-20190913_1-1_amd64.deb

sudo apt-key add /var/nv-tensorrt-repo-cuda10.1-trt6.0.1.5-ga-20190913/7fa2af80.pub

sudo apt-get update

sudo apt-get install tensorrt

sudo apt-get install uff-converter-tf

结束后，运行 dpkg -l | grep TensorRT 查看是否成功

第五步，安装 tensorflow-gpu 2.1

pip install tensorflow_gpu-2.1.0-cp37-cp37m-manylinux2010_x86_64.whl

结束后，在控制台输入python回车，可进入conda的python3环境，然后输入

import tensorflow as tf

print(tf.test.is_gpu_available())

如果安装没有问题，则会输出 true