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Ubuntu下如何安装TensorFlow 2016年06月26日 15:29:40 标签：ubuntu (http://so.csdn.net/so/search/s.do?q=ubuntu&t=blog) tensorflow (http://so.csdn.net/so/search/s.do?q=tensorflow&t=blog) jupyter (http://so.csdn.net/so/search/s.do?q=jupyter&t=blog) anaconda (http://so.csdn.net/so/search/s.do?q=anaconda&t=blog) 本文目录 • 引言 • 基于Anaconda的tensorflow安装 • 1 下载linux版本的Anaconda安装包 • 2 安装Anaconda • 利用anaconda安装tensorflow • 1 建立一个 conda 计算环境 • 2 激活环境使用 conda 安装 TensorFlow • 3 安装tensorflow • 4 如何在jupyter中使用tensorflow • 总结 • 利用Docker安装tensorflow • 1 安装docker • 2 创建tensorflow的image • 安装过程中的一些小问题记录 1.引言 TensorFlow = Tensor(向量)+Flow(流)=”张量在网络图中流动”！主要参考： [1] Tensorflow官网Tutorials (https://www.tensorflow.org/versions/r0.9/get_started/index.html) [2] 极客学院对Tensorflow官网教程的翻译 (http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/) 官方提供了5种安装tensorflow的方法: • Pip install: Install TensorFlow on your machine, possibly upgrading previously installed Python packages. May impact existing Python programs on your machine. • Virtualenv install: Install TensorFlow in its own directory, not impacting any existing Python programs on your machine. • Anaconda install: Install TensorFlow in its own environment for those running the • Anaconda Python distribution. Does not impact existing Python programs on your machine. Docker install: Run TensorFlow in a Docker container isolated from all other programs on your machine. • Installing from sources: Install TensorFlow by building a pip wheel that you then install using pip. 几点说明： 1. 由于在使用Tensorflow时，可以直接python调用，所以，这里决定使用python学习tensorflow 2. 使用python，jupyter notebook是一个不可或缺的工具，所以，本文还将记录如何在ubuntu下安装 jupyter 3. 这里主要安装python2.7版本的相关组件

2. 基于Anaconda的tensorflow安装 2.1 下载linux版本的Anaconda安装包下载地址：https://www.continuum.io/downloads (https://www.continuum.io/downloads) 这里选择64位linux的Python 2.7版本点击下载，下载完成后，得到Anaconda2-4.0.0-Linux-x86_64.sh安装文件 2.2 安装Anaconda • 打开terminal,输入如下命令,然后回车 bash /home/tingting/Downloads/Anaconda2-4.0.0-Linux-x86_64.sh 这里的 /home/tingting/Downloads/ 是存放 Anaconda2-4.0.0-Linux-x86_64.sh 的路径 • 阅读license,一步步回车阅读(出现more时通过回车往下看)

• 输入yes,表示接受license • 设置安装路径,这里使用默认安装路径,直接输入回车即可 • 开始自动安装过程

• 确认是否将Anaconda的安装路径添加到环境变量中,输入yes 关于这里一定要注意: 如果在安装过程中,该步没有选择yes,那么Anaconda的安装路径不会被添加到环境变量中,安装结束后会出现如下信息： Do you wish the installer to prepend the Anaconda2 install location to PATH in your /home/tingting/.bashrc ? [yes|no] [no] >>> You may wish to edit your .bashrc or prepend the Anaconda2 install location: $ export PATH=/home/tingting/anaconda2/bin:$PATH Thank you for installing Anaconda2! 当时也没有注意这个信息，没有管，结果安装完anaconda后，发现根本不能使用，才注意到这条信息，原来，Anaconda的bin路径并没有被添加到PAHT环境变量中，所以需要在命令行中输入如下命令： export PATH=/home/tingting/anaconda2/bin:$PATH 即将anaconda的bin路径添加到环境变量PATH中 • 安装完成这里可以看到,notebooks和一些python包都被成功安装了,但对于环境变量的更改,必须要新打开一个 terminal才能生效,否则,相关的指令都不会被认识

• 打开新的terminal,输入 Jupyter notebook ,发现jupyter 被成功安装了 • 打开浏览器:http://localhost:8888/tree (http://localhost:8888/tree)（可以看到安装了python 2的 kernel） 3. 利用anaconda安装tensorflow 3.1 建立一个 conda 计算环境 • Create a conda environment called tensorflow: 1 conda create -n tensorflow python = 2.7

 3.2 激活环境,使用 conda 安装 TensorFlow • Activate the environment and use pip to install TensorFlow inside it. 1 source activate tensorflow 3.3 安装tensorflow • 安装在终端或cmd中输入以下命令搜索当前可用的tensorflow版本

$ anaconda search -t conda tensorflow Using Anaconda API: https://api.anaconda.org Run 'anaconda show ' to get more details: Packages: Name | Version | Package Types | Platforms ------------------------- | ------ | --------------- | --------------- HCC/tensorflow | 1.0.0 | conda | linux-64 HCC/tensorflow-cpucompat | 1.0.0 | conda | linux-64 HCC/tensorflow-fma | 1.0.0 | conda | linux-64 SentientPrime/tensorflow | 0.6.0 | conda | osx-64 : TensorFlow helps the tensors flow acellera/tensorflow-cuda | 0.12.1 | conda | linux-64 anaconda/tensorflow | 1.0.1 | conda | linux-64 anaconda/tensorflow-gpu | 1.0.1 | conda | linux-64 conda-forge/tensorflow | 1.0.0 | conda | linux-64, win-64, osx-64 : TensorFlow helps the tensors flow creditx/tensorflow | 0.9.0 | conda | linux-64 : TensorFlow helps the tensors flow derickl/tensorflow | 0.12.1 | conda | osx-64 dhirschfeld/tensorflow | 0.12.0rc0 | conda | win-64 dseuss/tensorflow | | conda | osx-64 guyanhua/tensorflow | 1.0.0 | conda | linux-64 ijstokes/tensorflow | 2017.03.03.1349 | conda, ipynb | linux-64 jjh_cio_testing/tensorflow | 1.0.1 | conda | linux-64 jjh_cio_testing/tensorflow-gpu | 1.0.1 | conda | linux-64 jjh_ppc64le/tensorflow | 1.0.1 | conda | linux-ppc64le jjh_ppc64le/tensorflow-gpu | 1.0.1 | conda | linux-ppc64le jjhelmus/tensorflow | 0.12.0rc0 | conda, pypi | linux-64, osx-64 : TensorFlow helps the tensors flow jjhelmus/tensorflow-gpu | 1.0.1 | conda | linux-64 kevin-keraudren/tensorflow | 0.9.0 | conda | linux-64 lcls-rhel7/tensorflow | 0.12.1 | conda | linux-64 marta-sd/tensorflow | 1.0.1 | conda | linux-64 : TensorFlow helps the tensors flow memex/tensorflow | 0.5.0 | conda | linux-64, osx-64 : TensorFlow helps the tensors flow mhworth/tensorflow | 0.7.1 | conda | osx-64 : TensorFlow helps the tensors flow miovision/tensorflow | 0.10.0.gpu | conda | linux-64, osx-64 msarahan/tensorflow | 1.0.0rc2 | conda | linux-64 mutirri/tensorflow | 0.10.0rc0 | conda | linux-64 mwojcikowski/tensorflow | 1.0.1 | conda | linux-64 rdonnelly/tensorflow | 0.9.0 | conda | linux-64 rdonnellyr/r-tensorflow | 0.4.0 | conda | osx-64 test_org_002/tensorflow | 0.10.0rc0 | conda | Found 32 packages 选择一个较新的CPU或GPU版本，如jjh_cio_testing/tensorflow-gpu的1.0.1版本，输入如下命令查询安装命令 $ anaconda show jjh_cio_testing/tensorflow-gpu Using Anaconda API: https://api.anaconda.org Name: tensorflow-gpu Summary: Access: public Package Types: conda Versions: + 1.0.1 To install this package with conda run: conda install --channel https://conda.anaconda.org/jjh_cio_testing tensorflow-gpu 使用最后一行的提示命令进行安装 $ conda install --channel https://conda.anaconda.org/jjh_cio_testing tensorflow-gpu Fetching package metadata ............. Solving package specifications: . Package plan for installation in environment /home/will/anaconda2: The following packages will be SUPERSEDED by a higher-priority channel: tensorflow-gpu: 1.0.1-py27_4 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free --> 1.0.1-py27_4 jjh_cio_te sting Proceed ([y]/n)? conda会自动检测安装此版本的Tensorflow所依赖的库，如果你的Anaconda缺少这些依赖库，会提示你安装。因为我之前已经安装过了，所以这里只提示我安装Tensorflow。输入y并回车之后等待安装结束即可 • 可以选择次高版本的Tensorflow安装，因为最新版本可能清华 TUNA的仓库镜像库没有及时更新，而官方更新连接总是失败，我最开始选择了jjhelmus/tensorflow-gpu的1.0.1版本，其他依赖库清华 TUNA的仓库镜像有资源，而到最后jjhelmus/tensorflow- gpu版本的Tensorflow安装包总是下载不下来，尝试20多次之后换了一个1.0.0的版本，终于顺利安装成功

• 测试tensorflow是否安装成功 (1) 激活conda环境 (2)进入python (3)import tensorflow 整个过程比较顺利,tensorflow被成功import了 3.4 如何在jupyter中使用tensorflow (1) 出现了问题安装如上方法安装了jupyter和tensorflow,结果,利用jupyter无法使用tensorflow 也没有查到特别有针对性的解决这个问题的资料,好像是因为jupyter的安装路径和tensorflow的路径之间的问题,具体的现在还不是很清楚 (2)如何解决? 应该是在conda的tensorflow环境下没有jupyter,它无法使用之前anaconda安装的jupyter,那么,简单粗暴的方法就是在当前的conda-tensorflow环境下,再安装一次jupyter: • 打开terminal • 激活conda tensorflow环境: source activate tensorflow • 安装notebook: conda install ipython • • 安装完成,仍在conda tensorflow的环境下,输入安装jupyter: conda install jupyter jupyter notebook 打开, http://localhost:8889/tree# (http://localhost:8889/tree#) • import tensorflow ,发现tensorflow 可以使用了 http://stackoverflow.com/questions/35771285/using-tensorflow-through-jupyter- 参考: python (http://stackoverflow.com/questions/35771285/using-tensorflow-through-jupyter-python-3) 3- (3)两个jupyter • 在正常的ternimal中打开的是之前在安装anacodna时安装的jupyter,在正常的terminal下查看 jupyter的安装路径 which ipyhon • 它在anaconda的路径下的bin文件夹中在conda tensorflow环境下打开的jupyter是在conda tensorflow环境下新安装的tensorflow,与上面的jupyter不同它在conda的env下的tensorflow的bin文件夹下 • 从下图可以想起地看到,两个jupyter的安装路径完成不同

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