在Linux远程服务器的终端中部署Anaconda和TensorFlow 1.13 GPU版
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简介：
本教程详解了如何在Linux远程服务器的命令行环境中安装并配置Anaconda及TensorFlow 1.13的GPU版本，助力高效开发与训练深度学习模型。
在Linux远程服务器上部署Anaconda和TensorFlow 1.13 GPU版本是深度学习和人工智能项目中的常见步骤。Anaconda是一个流行的开源平台，用于管理Python环境和数据科学库，而TensorFlow则是Google开发的一个强大的开源库，用于数值计算和机器学习，特别是GPU支持能显著加速计算密集型任务。
### 安装Anaconda
在远程服务器上安装Anaconda通常是为了获得一个干净且易于管理的Python环境。虽然在这个场景中，服务器已经预装了Anaconda，但通常的流程如下：
1. 访问Anaconda官方网站并下载适合你系统架构的版本，例如`miniconda`，因为它是轻量级的且包含基本组件。
2. 使用Xftp将下载的安装包传输到服务器。
3. 在终端中使用`bash`命令来运行安装脚本，例如`bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh`。
4. 接受许可协议并选择安装路径。
5. 安装完成后，你可以通过`source ~.bashrc`或重启终端来激活环境变量。
6. 检查Anaconda是否安装成功，可以运行`conda --version`。
### 创建与管理虚拟环境
虚拟环境允许你在独立的环境中安装不同版本的Python和库，避免版本冲突。在服务器中，可以使用以下命令创建名为`tf1.13`的新环境，并指定Python版本为3.6：
```bash
conda create -n tf1.13 python=3.6
```
激活新环境：
```bash
source activate tf1.13
```
### 安装TensorFlow 1.13 GPU版
为了使用GPU加速，需要安装CUDA和cuDNN库。在Anaconda环境中，可以通过Conda安装这两个库：
```bash
conda install cudatoolkit=10.0
conda install cudnn=7.6.0
```
接下来，使用pip安装特定版本的TensorFlow和Keras：
```bash
pip install --default-timeout=300 tensorflow-gpu==1.13.1
pip install --default-timeout=300 keras==2.2.5
```
在安装过程中，可能会遇到numpy版本不兼容的问题。解决方法是卸载当前numpy版本并安装指定版本：
```bash
pip uninstall numpy
pip install numpy==1.16.2
```
### 验证安装
通过运行以下Python代码来检查TensorFlow和GPU的支持是否正常工作：
```python
import tensorflow as tf
print(tf.test.is_gpu_available())
print(tf.__version__)
```
如果`is_gpu_available()`返回`True`，并且`__version__`显示的是1.13.1，那么说明TensorFlow 1.13 GPU版本已成功安装并可以使用。
部署Anaconda和TensorFlow 1.13 GPU版本需要安装和配置多个组件，包括Anaconda本身、虚拟环境、CUDA、cuDNN以及Python库。每个步骤都需要细心操作，确保所有依赖项都正确无误，以充分利用GPU的计算能力。在整个过程中，使用如Xshell和Xftp这样的工具可以帮助简化文件传输和远程终端操作。
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