在Linux远程服务器上通过终端部署Anaconda和TensorFlow 1.13 GPU版本

欢迎阅读本指南，这里将详细指导您如何在您的Linux远程服务器上，利用终端环境高效地安装Anaconda和TensorFlow 1.13的GPU版本。此过程特别适合那些依赖强大计算能力进行深度学习开发的用户，尤其是利用如RTX 2080 Ti等高性能GPU的情况。我们将采取步骤化的方式，确保即使是初学者也能顺利完成配置。

目录

• 1.1 Anaconda安装
• 1.2 TensorFlow 1.13-GPU安装

1.1 Anaconda安装

在开始之前，确保您的远程服务器已准备好必要的网络连接和权限。Anaconda是一个强大的数据科学平台，提供了Python和R的编程环境，以及大量的预装包，非常适合数据分析和机器学习工作。

步骤: 1. 下载: 首先，在本地电脑上访问Anaconda官方网站，下载对应Linux系统的Anaconda安装包，并通过Xftp上传至服务器。 2. 终端安装: 打开Xshell，切换到上传文件的目录，使用以下命令安装：

bash Anaconda3-x.x.x-Linux-x86_64.sh
   

替换x.x.x为您实际下载的版本号，并按照提示完成安装。 3. 环境变量: 安装后，记得将Anaconda路径添加到.bashrc或.bash_profile，以便全局访问。

1.2 TensorFlow 1.13-GPU安装

TensorFlow 1.13是广受欢迎的机器学习库之一，其GPU版本能够充分利用NVIDIA GPU加速训练。

前置条件: - 确认NVIDIA驱动已正确安装并验证通过nvidia-smi命令。 - 安装CUDA工具包和cuDNN库，具体版本需与TensorFlow兼容。对于TensorFlow 1.13，建议使用CUDA 10.0和对应的cuDNN版本。

安装步骤: 1. 创建虚拟环境: 使用Anaconda创建一个新的Python环境以隔离TensorFlow安装。

conda create -n tf_gpu python=3.6
conda activate tf_gpu
   

2. 安装TensorFlow GPU版:

conda install tensorflow-gpu=1.13
   

至此，您应该已经成功地在远程Linux服务器上搭建好了支持GPU的TensorFlow 1.13环境，可以开始您的数据科学之旅了！

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