Ubuntu 16.04 安装 Tensorflow(GPU支持)

原文链接：

http://blog./archives/tag/tensorflow

本文记录Ubuntu 16.04安装Tensorflow步骤，也包括怎么从源码编译安装Tensorflow。

要想安装Tensorflow GPU版本，你需要有一个新一点的Nvidia显卡。

Tensorflow CPU版本的安装

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1. $ sudo apt-get install python-pip python-dev python-virtualenv    # python 2.7  
2. $ sudo apt-get install python3-pip python3-dev python3-virtualenv # python 3.4+  

使用虚拟环境（可选）：Python虚拟环境（pyvenv、virtualenv）

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1. $ virtualenv --system-site-packages ~/tensorflow  
2. $ source ~/tensorflow/bin/activate  

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1. # Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only, Python 2.7  
2. $ export TF_BINARY_URL=https://storage./tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.11.0rc1-cp27-none-linux_x86_64.whl  
3.    
4. # Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only, Python 3.4  
5. $ export TF_BINARY_URL=https://storage./tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.11.0rc1-cp34-cp34m-linux_x86_64.whl  
6.    
7. # Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only, Python 3.5  
8. $ export TF_BINARY_URL=https://storage./tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.11.0rc1-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl  

安装Tensorflow：

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1. # Python 2  
2. $ sudo pip install --upgrade $TF_BINARY_URL  
3.    
4. # Python 3  
5. $ sudo pip3 install --upgrade $TF_BINARY_URL  

如果要升级Tensorflow，替换新版本的TF_BINARY_URL。https://www.

编译安装Tensorflow（GPU支持）

安装NVidia显卡驱动，你可以在Ubuntu内置的附加驱动中安装。

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1. $ sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa  
2. $ sudo apt update  

安装CUDA：

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1. #下载安装：  
2. #https://developer./cuda-toolkit  
3. $ sudo sh cuda_8.0.44_linux.run --override   # 安装位置: /usr/local/cuda  
4.    
5. # 默认仓库中的版本较旧  
6. #$ sudo apt install nvidia-cuda-toolkit nvidia-cuda-dev   # 安装位置: /usr  

安装CudNN V5：https://developer./cudnn

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1. <a target="_blank" href="https://developer./cudnn" style="border-width:0px 0px 1px; border-bottom-style:solid; border-color:rgb(46,34,86); font-family:inherit; font-style:inherit; font-weight:inherit; margin:0px; outline:0px; padding:0px; vertical-align:baseline; color:rgb(46,34,86); text-decoration:none"># 下载CudNN 5.1 for Cuda 8.0  
2. $ sudo tar -xzvf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz  
3. $ sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include  
4. $ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64  
5. $ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*</a>  

在~/.bashrc文件中添加环境变量：

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1. export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64"  
2. export CUDA_HOME=/usr/local/cuda  

使环境变量生效：

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1. $ source ~/.bashrc  

下载tensorflow源码：

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1. $ cd ~  
2. $ git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow  

安装一些编译和依赖工具：

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1. $ sudo apt-get install default-jdk python-dev python3-dev python-numpy python3-numpy build-essential python-pip python3-pip python-virtualenv swig python-wheel libcurl3-dev  

安装Bazel：

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1. $ echo "deb [arch=amd64] http://storage./bazel-apt stable jdk1.8" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/bazel.list  
2. $ curl https://storage./bazel-apt/doc/apt-key.pub.gpg | sudo apt-key add -  
3. $ sudo apt-get update  
4. $ sudo apt-get install bazel  
5. $ sudo apt-get upgrade bazel  

配置编译选项：

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1. $ cd ~/tensorflow  
2. $ ./configure  

需要输入Python路径，默认是 /usr/bin/python。如果你使用Python3，输入：/usr/bin/python3.5。

输入Python模块路径，默认是/usr/local/lib/python2.7/dist-packages。如果你使用Python3，输入：/usr/local/lib/python3.5/dist-packages。

输入Cuda SDK版本和Cudnn版本：8.0、5.1.5。

配置完成，输入如下信息：

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1. INFO: All external dependencies fetched successfully.  
2. Configuration finished  

编译tensorflow：

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1. $ bazel build -c opt --config=cuda  # GPU支持  
2. # CPU支持  
3. #$ bazel build -c opt  

构建pip包：

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

安装pip包：

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1. $ sudo pip install /tmp/tensorflow_pkg/tensorflow   # python2  
2. $ sudo pip3 install /tmp/tensorflow_pkg/tensorflow  # python3  

参考：

• https://www./versions/r0.11/get_started/os_setup.html#download-and-setup
• tensorflow源代码：https://github.com/tensorflow/tensorflow

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