Linux下安装TensorFlow
TensorFlow是Google推出的一个数值计算库,下面详述一下我个人推荐的安装方法。 ## 安装Anaconda
Anaconda是一个python的发行版本,集成了数百个科学计算库,使用十分方便;同时包含了conda包管理器,不仅可以用于安装其他库,也可以用于创建虚拟环境,后续你就能体会到它的方便之处了。
可以去Anaconda这里下载完整的安装包(包含了数百个库),或者安装Miniconda(含conda包管理器,但没有第三方库)之后使用conda install xxx
安装自己所需的其他库,推荐下载64-bit的版本,选择python2.7还是python3.5则根据个人喜好选择,最后下载之后的安装包名称应该是以.sh
结尾的文件,放置在Linux用户主目录中。
使用下列命令安装(建议使用4.2.0版本,4.3.0里包含的是Python3.6,用起来暂时不太方便):
1
bash Anaconda3-4.2.0-Linux-x86_64.sh
Anaconda3-4.2.0-Linux-x86_64.sh
替换为你实际下载的安装包名称,一路回车即安装好了,默认是安装在主目录下的。在安装过程中,有一个选项问你是否将anaconda目录添加至.bashrc
中,这个时候推荐输入yes,这样在终端内启动python时会默认启动Anaconda中的python,而不是系统自带的python,使用起来方便很多。
创建虚拟环境
Anaconda安装好之后,使用下列命令创建一个python2.7或者python3.5的虚拟环境:
conda create -n py2 python=2.7
或conda create -n py3 python=3.5
。
命令中的py2
和py3
只是一个名字,可以任意取。
激活虚拟环境
使用source activate py3
命令激活虚拟环境(自行替换py3
为你自己的命名),这时候在终端中可以看到提示符最前面有一个(py3)
。
安装TensorFlow
TensorFlow已经被上传至pypi了,现在安装非常方便了...
如果安装CPU版本,使用 1
pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow
1
pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu
如果下载速度过慢,可以使用科大pypi镜像或者清华pypi镜像加速。
注意:安装好之后,在保证命令符前有(py3)
的情况下,进行python并输入import tensorflow
,如果没有报错说明安装成功。
从源码编译
官网提供的安装包为了保持最大的兼容性,去掉了优化编译选项,不能达到最快的速度,因此最好是自己从源码编译...这个有空再写吧...
安装其他附加包
需要安装其他附加库到我们的py3虚拟环境中时,同样使用source acitvate py3
先激活虚拟环境,然后使用conda install xx
安装包,xx代表包名。
我个人一般会安装这些包:
conda install numpy scipy matplotlib scikit-learn scikit-image pillow spyder jupyter notebook
更新记录
2017/3/15 TensorFlow早已经被上传至pypi了,因此删掉大量篇幅...