文章目錄

• 1.安裝cuda9.0
• 2.安裝cudnn7.1
• 3.安裝anaconda
• 4.安裝vnpy
• • 安裝talib
• 5.安裝tensorflow
• 6.安裝tushare
• 7.測試通過
• 8.安裝pytorch

1.安裝cuda9.0

見https://mp.csdn.net/mdeditor/83957392#

2.安裝cudnn7.1

解壓之后會出現’cuda’這么一個文件夾

cd cuda sudo cp -R * /usr/local/cuda/

3.安裝anaconda

bash xxx.sh

記得：

source ~/.bashrc

4.安裝vnpy

照著github上的步驟走。
其中sudo apt-get install libboost-all-dev沒裝上。因為依賴包的問題。(已解決,換源即可)
在github下載v1.9.2版本。日后python3出來再換
https://github.com/vnpy/vnpy/releases
安裝過程需要什么接口選什么
其中ta-lib沒裝上。

安裝talib

• ubuntu安裝talib

$ wget http://prdownloads.sourceforge.net/ta-lib/ta-lib-0.4.0-src.tar.gz$ tar zxvf 下載包$cd ta-lib$ ./configure --prefix=/usr$ make$ sudo make install $ cp /usr/lib/libta_lib* /home/user/anaconda2/lib/ $ git clone https://github.com/mrjbq7/ta-lib.git$ cd ta-lib$ python setup.py install

若出現一下錯誤，可能是環境變量沒有更新，重新開一個terminal就行。

轉載自：https://blog.csdn.net/fortiy/article/details/76531700

• 如果是windows可以如下操作
  打開 https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#ta-lib 找到對應python版本的的talib文件
  cd到對應的下載文件夾

pip install TA_Lib?0.4.16?cp36?cp36m?win_amd64.whl

ok

5.安裝tensorflow

把之前備份的.cache文件夾復制過來就不用花太長時間下載了

pip install tensorflow-gpu

測試一下，如下沒有輸出錯誤就行

如果出現 錯誤可能是numpy版本太高了，

pip uninstall numpy pip install numpy==1.16

6.安裝tushare

在移動硬盤中存有tushare-1.2.18-py2-none-any.whl
如果沒有的話就去https://pypi.org/project/tushare/#files下載

pip install tushare-1.2.18-py2-none-any.whl

測試一下，沒有輸出錯誤就行

7.測試通過

8.安裝pytorch

按官網的安裝
https://pytorch.org/

pip install torch torchvision

總結

以上是生活随笔為你收集整理的ubuntu16.04配置量化投资tensorflow/pytorch深度学习环境的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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