有一定的GPU云时常可用，一个节点4个GPU我本人决定使用anaconda搭建tensorflow1.13并且使用。

 

 详情见我所有conda標志的博客其实就是下面一句代码，看明白就不用翻了
 
 

  下面这句代码就从零开始建立了一个tensorflow gpu的环境，版本是1.13这一句代码，所有的依賴包括cudacudnn都保证安装好了。并且不会和任何人包括自己的环境冲突虚拟环境这个技能真的超级有用且简单。不明白为什么很多人非要看┿多篇长达5页的博客折腾半个月环境，偏偏不愿意花五分钟试试我下面的代码
 
 

 

 上面建立的虚拟环境名字叫做tenf13，名字就是你叫他他就答應的所以需要点名激活他，你不激活用不了用完了，你再让他走虚拟环境就是随叫随到这种的方便，所以可以建立10多种随便是pytorch，tfkeras，还有各种版本比如tf1,tf2。
 
 

 注意必须使用source激活该环境。
 
 

 

 这个环境就搭建完成了使用时是这么使用的。
 
 

 在你的bash代码中我的实验配置都昰用bash代码写得，因为方便
 
 

 

 实际上就最后两句有用的激活了环境。export HOME这句我觉着可能是定位anaconda的这两句激活了环境，下面就可以写自己的代碼了比如
 
 

 

 bash 代码也没什么神秘的，就是平时输入命令行的现在输入在一个文件里面而已
 
 

 之所以写这个是因为，在配置session的config时需要特别注意一个参数。
 
 

 
 

 
 

 
 
 

 

 所以在我的实际代码中我是这么写的：