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[经验分享] Ubuntu上安装TensorFlow(python2.7版)

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发表于 2018-8-11 07:10:22 | 显示全部楼层 |阅读模式
  笔记内容:Ubuntu上安装TensorFlow(python2.7版)
  笔记日期:2018-01-31
  我的系统环境:


  • Ubuntu 16.04 LTS
  • python 2.7
  • python 3.5
  TensorFlow的两个版本:
DSC0000.jpg

  TensorFlow的安装形式主要有以下几种:


  • virtualenv
  • pip
  • docker
  • anaconda
  • 源代码编译
  pip是Python软件包管理系统:Pip Install Packages 递归缩写
  pip安装软件包命令的格式如下:

  pip install 软件包名

  pip卸载软件包命令的格式如下:

  pip uninstall 软件包名

  我这里先使用virtualenv虚拟环境形式的安装,一会再介绍使用pip安装到本地系统,以下是TensorFlow官方的安装文档:

  https://tensorflow.google.cn/install/install_linux

  1.安装python-pip、python-dev以及python-virtualenv等包,我这里安装的是python2.7版本的:
  

$ sudo apt-get install python-pip python-dev python-virtualenv  

  2.创建一个Virtualenv环境:
  

[zero@zero-virtual-machine:~]$ virtualenv --system-site-packages tensorflow  
Running virtualenv with interpreter /usr/bin/python2
  
New python executable in /home/zero/tensorflow/bin/python2
  
Also creating executable in /home/zero/tensorflow/bin/python
  
Installing setuptools, pkg_resources, pip, wheel...done.
  

  3.激活Virtualenv环境:
  

[zero@zero-virtual-machine:~]$ source ~/tensorflow/bin/activate  
(tensorflow) [zero@zero-virtual-machine:~]$
  

  4.安装pip:
  

(tensorflow) [zero@zero-virtual-machine ~]$ easy_install -U pip  

  5.安装tensorflow,我这里安装的是cpu版本的:
  

(tensorflow) [zero@zero-virtual-machine ~]$ pip install --upgrade tensorflow  

  提示:如果你的pip安装的很慢的话,是因为默认使用的是国外的源,我们可以更换成国内的源:
  

[zero@zero-virtual-machine ~]$ vim .pip/pip.conf  # 编辑为以下内容  
[global]
  
index-url = http://pypi.douban.com/simple
  
trusted-host = pypi.douban.com   #没有这句会包warning
  
disable-pip-version-check = true   #版本不检查
  
timeout = 120   #超时时间设置
  

  注:如果.pip/pip.conf没有则创建即可。
  6.安装完之后进入python命令行,导入tensorflow包,如果没有任何输出则代表安装成功:
  

(tensorflow) [zero@zero-virtual-machine ~]$ python  
Python 2.7.12 (default, Dec  4 2017, 14:50:18)
  
[GCC 5.4.0 20160609] on linux2
  
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
  
>>> import tensorflow
  
>>>
  

  其他的一些操作:
  deactivate命令可退出虚拟环境:
  

(tensorflow) [zero@zero-virtual-machine ~]$ deactivate  
[zero@zero-virtual-machine ~]$
  

  删除虚拟环境只需要把生成的目录删除即可:
  

[zero@zero-virtual-machine ~]$ rm -rf tensorflow/  
[zero@zero-virtual-machine ~]$
  

  以上我们演示了通过virtualenv来安装tensorflow,接下来再演示一下通过本地pip来安装tensorflow:
  1.首先需要安装pip及dev:
  

[zero@zero-virtual-machine ~]$ sudo apt-get install python-pip python-dev  

  2.然后使用pip进行安装即可:
  

[zero@zero-virtual-machine ~]$ pip install tensorflow  

  3.安装完之后也是进入python命令行,导入tensorflow包,如果没有任何输出则代表安装成功:
  

[zero@zero-virtual-machine ~]$ python  
Python 2.7.12 (default, Dec  4 2017, 14:50:18)
  
[GCC 5.4.0 20160609] on linux2
  
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
  
>>> import tensorflow
  
>>>
  

  这种方式是安装在本地的系统上,而之前那种安装方式则是安装在一个虚拟的环境中,每次都需要进入虚拟环境中才可以使用tensorflow,安装在本地系统则不需要。
  卸载tensorflow使用以下命令:

  sudo pip uninstall tensorflow

  我们可以使用pip来安装一些Python的基本类库:
  

pip install numpy  
pip install pandas
  
pip install matplotlib
  

编写第一个TensorFlow程序:Hello World
  以上我们已经安装好了TensorFlow,那么我们就来编写第一个TensorFlow程序:Hello World
  1.创建好相应的目录:
  

[zero@zero-virtual-machine ~]$ mkdir TensorFlow  
[zero@zero-virtual-machine ~]$ cd !$
  
cd TensorFlow
  
[zero@zero-virtual-machine ~/TensorFlow]$ mkdir HelloWorld
  
[zero@zero-virtual-machine ~/TensorFlow]$ cd !$
  
cd HelloWorld
  
[zero@zero-virtual-machine ~/TensorFlow/HelloWorld]$
  

  2.编辑一个python文件:
  

[zero@zero-virtual-machine ~/TensorFlow/HelloWorld]$ vi helloworld.py  # 内容如下  
# -*- coding: UTF-8 -*-
  

  
# 引入 Tensorflow 库
  
import tensorflow as tf
  

  
# 创建一个常量 Operation (操作)
  
hw = tf.constant("Hello Wolrd!")
  

  
# 启动一个Tensorflow 的 Session(会话)
  
sess = tf.Session()
  

  
# 运行 Graph (计算图)
  
print sess.run(hw)
  

  
# 关闭 Session(会话)
  
sess.close()
  

  3.运行这个文件,看看是否正常输出:
  

[zero@zero-virtual-machine ~/TensorFlow/HelloWorld]$ python helloworld.py  
2018-02-01 00:22:43.680173: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:137] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: SSE4.1 SSE4.2 AVX AVX2 FMA
  
Hello Wolrd!
  
[zero@zero-virtual-machine ~/TensorFlow/HelloWorld]$
  

  如上,可以看到 Hello Wolrd! 被正常输出了,以及打印了一些警告提示信息,到此为止我们的第一个TensorFlow程序就编写完成了。
  这个警告的大致意思是:tensorflow觉得你电脑cpu还行,支持AVX(Advanced Vector Extensions),运算速度还可以提升,所以可以开启更好更快的模式,但是你现在用的模式相对来说可能不是那么快,所以这个其实并不是存在错误,所以如果不嫌当前的模式慢就忽略掉这个警告就好了。
  如果,不想有这个警告信息的输出,则可以在代码上加上这两句:
  

import os  

  
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'
  

  然后就不会输出警告信息了。

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