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@linux1s1s 2019-10-14T12:08:45.000000Z 字数 1832 阅读 1665

TensorFlow cpu only 安装记录

Machine-Learning 2017-08


这里简单记录一下安装TensorFlow的步骤,环境为Ubuntu16.0.4,以供参考。

基础工具准备

Python

安装完Ubuntu16.0.4以后,python默认已经安装好了,验证一下是否安装,如果没有安装需要自己手动安装一下即可

  1. python -V

如果已经安装,会显示当前的python版本,这里使用的是2.7版本,如果没有安装可以通过以下命令安装

  1. sudo apt-get install python2.7

Pip

Pip是Python包管理工具之一

  1. sudo apt-get install python-pip

升级Pip

  1. sudo pip install --upgrade pip

然后可以通过Pip安装其他
此处输入图片的描述

安装形式同上,比如安装numpy

  1. sudo apt-get install python-numpy

最后画红线的TensorFlow就是我们马上安装的。

Git

  1. sudo apt install git

Java

分别输入以下命令,配置Java环境。

  1. sudo add-apt-repository ppa:webupd8team/java
  1. sudo apt-get update
  1. sudo apt-get install oracle-java8-installer

Bazel

Google软件构建工具Bazel

  1. echo "deb [arch=amd64] http://storage.googleapis.com/bazel-apt stable jdk1.8" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/bazel.list
  1. curl https://bazel.build/bazel-release.pub.gpg | sudo apt-key add -
  1. sudo apt-get update
  1. sudo apt-get install bazel

完成以后,在命令行中输入bazel,验证安装版本。

此处输入图片的描述

下载TensorFlow源码

  1. git clone --recurse-submodules https://github.com/tensorflow/tensorflow.git

完成以后,在本地会有TensorFlow目录。

此处输入图片的描述

接下来我们的操作(配置TensorFlow和编译TensorFlow)都在这个目录下完成。

配置TensorFlow

命令行进入上图所示的目录,打开configure,开启配置。
为了安装顺利进行,我们仅仅对第一个开启yes,其他都是no。

此处输入图片的描述

编译TensorFlow

配置好configure以后,进入编译阶段,注意这个时间因电脑性能各异,总体比较慢,需要耐性等待编译完成

  1. bazel build -c opt //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

此处输入图片的描述

编译成功以后,生成可执行文件

  1. bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg

此处输入图片的描述

安装TensorFlow

进入/tmp/tensorflow_pkg目录,然后执行安装即可

  1. sudo pip install tensorflow-1.3.0-cp27-none-linux_x86_64.whl

此处输入图片的描述

验证TensorFlow,只要在python环境下,导入tensorflow没有报错,说明安装完成。
此处输入图片的描述

  1. activate tensorflow 激活tensorflow
  2. conda deactivate 注销tensorflow
  3. aconda 升级到2.0 以后hello的验证就变成了这样:
  4. import tensorflow as tf
  5. g = tf.Graph()
  6. with g.as_default():
  7. hello = tf.constant("hello tensorflow")
  8. sess = tf.compat.v1.Session(graph=g)
  9. print(sess.run(hello))
  10. sess.close()
  11. 如果按照原先的
  12. import tensorflow as tf
  13. hello = tf.constant("hello tensorflow")
  14. sess = tf.Session()
  15. print(sess.run(hello))
  16. 这个会报错:
  17. RuntimeError: The Session graph is empty. Add operations to the graph before calling run()
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