Ubuntu下如何安裝TensorFlow

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利用anaconda安裝tensorflow

總結利用docker安裝tensorflow

安裝過程中的一些小問題記錄

tensorflow = tensor(向量)+flow(流)=」張量在網路圖中流動」！

主要參考：

[1] tensorflow官網tutorials

[2] 極客學院對tensorflow官網教程的翻譯

官方提供了5種安裝tensorflow的方法:

幾點說明：

1. 由於在使用tensorflow時，可以直接python呼叫，所以，這裡決定使用python學習tensorflow

2. 使用python，jupyter notebook是乙個不可或缺的工具，所以，本文還將記錄如何在ubuntu下安裝jupyter

3. 這裡主要安裝python2.7版本的相關元件

(1) 出現了問題

安裝如上方法安裝了jupyter和tensorflow,結果,利用jupyter無法使用tensorflow

也沒有查到特別有針對性的解決這個問題的資料,好像是因為jupyter的安裝路徑和tensorflow的路徑之間的問題,具體的現在還不是很清楚

(2)如何解決?

應該是在conda的tensorflow環境下沒有jupyter,它無法使用之前anaconda安裝的jupyter,那麼,簡單粗暴的方法就是在當前的conda-tensorflow環境下,再安裝一次jupyter:

參考:(3)兩個jupyter

(4) 缺少模組及安裝

- importerror: no module named image, importerror: no module named pil

解決:conda install pillow

mkdir anaconda2 #在個人目錄下建立aanconda目錄

cd anaconda2 #進入目錄

chmod +x anaconda3-2.5.0-linux-x86_64.sh #更改許可權(增加可執行許可權),使該檔案可被執行,

./anaconda2-4.0.0-linux-x86.sh #執行安裝檔案,或者使用bash anaconda2-4.0.0-linux-x86.sh

(2) 在conda下建立環境,之後的所以操作都部署在該環境下

conda create -n tensorflow python=2.7 #建立tensorflow環境 activate conda tensorflow #啟用tensorflow環境 conda install ipython #安裝notebook conda install jupyter #安裝jupyter jupyter notebook #啟動jupyter

利用這種方法可以實現在windows上使用tensorflow！具體步驟如下：

在windows7下安裝docekr，具體方法見之前的博文：docker學習系列（一）：windows下安裝docker

安裝好docker後，接下來，就可以建立包含tensorflow的image了，有兩種方案

（1）從dockerhub上pull別人的image

例如：

docker pull tensorflow/tensorflow

docker pull xblaster/tensorflow-jupyter

docker pull satoshun/tensorflow-notebook

(2)自己書寫dockerfile，然後，在本機編譯dockerfile，生成image，對於這種方法，本人還不會，以後有待研究

注1：安裝過程中各種問題

安裝過程中，好像是不小心更改了環境變數，導致所有命令都不能使用，那麼，可以使用如下命令export path=/usr/bin:/bin

sudo pip install --upgrade tensorflow-0.8.0-cp27-none-linux_x86_64.whl

注3：怎麼向某個檔案中填寫內容？舉例：如何向sources.list檔案插入語句sudo vim /etc/apt/sources.lista #進入插入模式

:wq #儲存並退出

在科研學習的過程中，經常出現一些需要使用其他研究人員既有演算法**的情況。這些**很有可能使用版本較早的tensorflow完成，由於tensorflow更新很快，所以需要將tensorflow恢復到較早版本。

以linux平台上的pip安裝為例，在命令列終端輸入以下命令：

# 64位cpu版本
export tf_binary_url=
# 64位gpu版本
export tf_binary_url=

pip install --ignore-installed --upgrade $tf_binary_url

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