Python 在ubuntu的gpu上安装tensorflow

pip3安装tensorflow gpu——用户

每当我运行上述命令时，我通常会收到以下消息：

Requirement already satisfied: tensorflow-gpu in ./.local/lib/python3.5/site-packages (1.9.0)
Requirement already satisfied: setuptools<=39.1.0 in ./.local/lib/python3.5/site-packages (from tensorflow-gpu) (39.1.0)
Requirement already satisfied: protobuf>=3.4.0 in ./.local/lib/python3.5/site-packages (from tensorflow-gpu) (3.6.0)
Requirement already satisfied: absl-py>=0.1.6 in ./.local/lib/python3.5/site-packages (from tensorflow-gpu) (0.3.0)
Requirement already satisfied: wheel>=0.26 in ./.local/lib/python3.5/site-packages (from tensorflow-gpu) (0.31.1)
Requirement already satisfied: numpy>=1.13.3 in ./.local/lib/python3.5/site-packages (from tensorflow-gpu) (1.15.0)
Requirement already satisfied: termcolor>=1.1.0 in ./.local/lib/python3.5/site-packages (from tensorflow-gpu) (1.1.0)
Requirement already satisfied: six>=1.10.0 in ./.local/lib/python3.5/site-packages (from tensorflow-gpu) (1.11.0)
Requirement already satisfied: gast>=0.2.0 in ./.local/lib/python3.5/site-packages (from tensorflow-gpu) (0.2.0)
Requirement already satisfied: tensorboard<1.10.0,>=1.9.0 in ./.local/lib/python3.5/site-packages (from tensorflow-gpu) (1.9.0)
Requirement already satisfied: grpcio>=1.8.6 in ./.local/lib/python3.5/site-packages (from tensorflow-gpu) (1.13.0)
Requirement already satisfied: astor>=0.6.0 in ./.local/lib/python3.5/site-packages (from tensorflow-gpu) (0.7.1)
Requirement already satisfied: werkzeug>=0.11.10 in ./.local/lib/python3.5/site-packages (from tensorboard<1.10.0,>=1.9.0->tensorflow-gpu) (0.14.1)
Requirement already satisfied: markdown>=2.6.8 in ./.local/lib/python3.5/site-packages (from tensorboard<1.10.0,>=1.9.0->tensorflow-gpu) (2.6.11)

已满足要求：tensorflow gpu in./.local/lib/python3.5/site-packages（1.9.0）
已满足要求：setuptools=3.4.0 in./.local/lib/python3.5/site-packages（来自tensorflow gpu）（3.6.0）
已满足要求：absl py>=0.1.6英寸/.本地/lib/python3.5/site-packages（来自tensorflow gpu）（0.3.0）
已满足要求：转轮>=0.26英寸/本地/lib/python3.5/site-packages（来自tensorflow gpu）（0.31.1）
已满足要求：numpy>=1.13.3 in./.local/lib/python3.5/site-packages（来自tensorflow gpu）（1.15.0）
已满足要求：termcolor>=1.1.0 in./.local/lib/python3.5/site-packages（来自tensorflow gpu）（1.1.0）
已满足要求：六个>=1.10.0 in./.local/lib/python3.5/site-packages（来自tensorflow gpu）（1.11.0）
已满足要求：gast>=0.2.0 in./.local/lib/python3.5/site-packages（来自tensorflow gpu）（0.2.0）
已满足要求：tensorboard=1.9.0 in./.local/lib/python3.5/site-packages（来自tensorflow gpu）（1.9.0）
已满足要求：grpcio>=1.8.6 in./.local/lib/python3.5/site-packages（来自tensorflow gpu）（1.13.0）
已满足要求：astor>=0.6.0 in./.local/lib/python3.5/site-packages（来自tensorflow gpu）（0.7.1）
已满足要求：werkzeug>=0.11.10 in./.local/lib/python3.5/site-packages（来自tensorboard=1.9.0->tensorflow gpu）（0.14.1）
已满足要求：降价>=2.6.8 in./.local/lib/python3.5/site-packages（来自tensorboard=1.9.0->tensorflow gpu）（2.6.11）

当我转到python3并导入tensorflow作为tf时； 我得到以下错误：

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ImportError:libcublas.so.9.0:无法打开共享对象文件：没有这样的文件或目录

我遇到了确切的问题。我卸载了tensorflow，并按照下面链接中提到的步骤进行操作，它成功了：

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您是否遵循了完整的tensorflow安装说明？首先安装CUDA/CUDNN，并确保使用CUDA库的位置更新LD_LIBRARY_PATH环境变量。是，这是我的CUDA env路径。export PATH=/usr/local/cuda-9.2/bin${PATH:+：${PATH}export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.2/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+：${LD_LIBRARY_PATH}使用cuda 9.0。预编译的tensorflow查找9.0。如果您想使用9.2，请从源代码构建tensorflow。还可以运行'env'命令，以确保您有正确的路径组件，路径组件之间用“：“感谢您的建议：我已经回音了${LD\u LIBRARY\u path}”它给了我以下信息：/usr/local/cuda-9.2/lib64:/opt/intel/compilers_和_libraries_2018.3.222/linux/tbb/lib/intel64_lin/gcc4.7:/opt/intel/compilers_和_libraries_2018.3.222;/linux/intel64_和_libraries_2018.3/linux/mkl/lib/intel64_linpip3显示tensorflow名称：tensorflow版本：1.9.0摘要：TensorFlow是一个面向所有人的开源机器学习框架。主页：作者：谷歌公司作者电子邮件：opensource@google.com许可证：Apache2.0位置：/home/asad.ullah/.local/lib/python3.5/site-packages需要：protobuf、gast、tensorboard、termcolor、grpcio、absl-py、setuptools、wheel、numpy、six、astor所需者：感谢您的回答，是否可以在没有root或sudo的情况下安装TF？是的。这是可能的。但是，我不确定你们计划的结果。您可能会遇到一些与CUDA访问相关的问题或其他问题。如果您觉得我的答案很有用，并且解决了您的问题，请接受并投票表决。对于9.1 cuda，您可以直接编译tensorflow，而无需使用以下命令生成bazel源代码：conda install-c anaconda tensorflow gpu