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The version of Linux Kernel:

uname -a The version of CUDA: cat /usr/local/cuda/version.txt 获取显卡信息 lspci -vnn | grep VGA -A 12 The version of CUDNN cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

查看自己服务器的NVIDIA型号

lspci | grep -i nvidia 使用anaconda创建虚拟环境 conda create -n hml-py2.7-tf pip python=2.7 conda create -n hml-py3.6-tf pip python=3.6

进入虚拟环境 conda activate hml-py2.7-tf 或者 source activate hml-py2.7-tf

在虚拟环境中用pip安装tensorflow（一定要看自己的python版本以及cuda version and cudnn version）

python:2.7 cuda:9 cudnn 7 pip install --ignore-installed --upgrade

遇到的问题汇总：

环境变量设置时出错 解决办法： 在命令行中输入：export PATH=/usr/bin:/usr/sbin:/bin:/sbin:/usr/X11R6/bin，这样可以保证命令行命令暂时可以使用。 然后vi ~/.bashrc文件 （或许是自己添加的环境变量覆盖了/bin环境变量） source ~/.bashrc就OK

-bash:ll找不到命令

在通过 xshell5 连接到自建的Debian服务器时，ll 命令无法识别； 原因： ll 并不是Linux 下一个基本的命令，它实际上是ls -l 的一个别名，默认不支持命令ll ，必须用ls-l； vi〜/ .bashrc 打开〜/ .bashrc ，添加“ alias ll = ‘ls -l’

每次都要source ~/.bashrc的解决方法：

vim ~/.bash_profile 在文件中输入

# 加载.bashrc文件if test -f .bashrc ; thensource .bashrc fi

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