TensorFlow 安装踩坑日志

Install TensorFlow

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按照官方的流程装就好了,这里讲一下几种方式的特点:

  1. pip: 安装在全局的python解释器中,简单

  2. Third party: Virtualenv, Anaconda and Docker:都能创建tensorflow独立的编译环境,但就是多了一份包

  3. Source: 能够适应不同的python版本(比如编译一个3.5版的),但源码编译可能有许多坑

  4. ubuntu安装时,需要注意自己的python - pip - tensorflow版本是否对应(比如是否都是2.7),

  5. 使用sudo命令时,注意自己的环境变量是否变化(会导致pip或python命令对应的版本变化)
  6. 具体讲一下ubuntu安装tensorflow流程:

    • 安装anaconda2
    • 确定自己终端的pip和python版本:
      $ pip -V && python -V
      
      确认使用的是否都来自anaconda,如果不是,则应该使用类似这样的命令运行对应的pip:
      $ /home/cwh/.conda/envs/tensorflow/bin/pip -V
      

    即最好安装到tensorflow自己的python环境里,不跟anaconda原来的环境混淆

    使用sudo命令时最好也看一下版本

    • 使用anaconda创建一个tensorflow虚拟环境:
      $ conda create -n tensorflow python=2.7
      
    • 切换到tensorflow环境下(实际上是更换了环境变量里的pip和python),下载安装tensorflow,需要sudo权限
      $ source activate tensorflow
      (tensorflow)$ sudo pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.8.0rc0-cp27-none-linux_x86_64.whl
      $ source deactivate
      
      注意如果安装的是gpu版本,还需要按照官网说明安装cuda和cudaCNN,具体教程看这个视频,不能科学上网的访问这个地址,注意一下你的显卡算力
    • 如果pip安装速度慢,不要换pip源,复制whl名字,去谷歌一搜,找到对应的whl下下来,然后pip install xxx.whl,整个过程比全pip安装要快得多
    • 如果setuptools安装失败,报”Cannot remove entries from nonexistent file”,就要用

      $ pip install --ignore-install setuptools
      

      覆盖安装

    • 安装成功后就可以在tensorflow的python环境下,执行import tensorflow看看了。

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