linux配置tensoflow-gpu2.4.0

记录下我踩坑一整天终于配置好的tensorflow及其他库版本

环境：ubuntu16

python：3.7

全程使用miniconda3和pip安装(因为太懒了)，conda替换哈工大源，太好用了！

# .condarc文件设置

ssl_verify: trueshow_channel_urls: true

auto_activate_base: true

channels:

- https://mirrors.hit.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/

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

- https://mirrors.hit.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

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

- defaults

1. cudatoolkit和cudnn

conda install cudatoolkit=11.0

conda install cudnn=8.0

试了很久才发现这样的版本能行，gucci！

2. numpy

刚开始使用conda直接安装tensorflow-gpu2.4.0的时候，默认安装numpy版本为1.19.5，但是测试tf是否调用gpu时会报错

ValueError: numpy.ndarray size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 88 from C header, got 80 from PyObject

搜了一圈感觉是numpy版本问题，所以更新到numpy1.20.0，尽管conda会警告说numpy的版本对于2.4.0来说太高了，但我后面用得好好地，就忽略这个警告吧。

3. tensorflow

一切都准备就绪后安装tensorflow，这里我用的是pip的命令，因为用conda命令会把numpy给降级。

pip install tensorflow-gpu==2.4.0

4. 测试

测试代码为

import tensorflow as tf

tf.test.is_gpu_available()

如果显示的是True，就表示搞定啦！！

总结了我试出的安装对应版本，希望对大家有帮助。