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  • 安装anaconda和tensorflow

    一、首先下载anaconda,下载：Anaconda2-4.3.1-Linux-x86_64.sh（https://repo.continuum.io/archive/）参考网址：https://www.cnblogs.com/willnote/p/6746499.html

    二、安装anaconda,进入下载目录

    如果没有修改的话，默认的下载目录是在 /home/下载/下，Ctrl+Alt+T打开终端，输入 cd /home，然后按两次Tab键，终端会自动补上用户名以及该用户名下的文件目录：

    可以看到排列出的所有文件夹，继续输入 cd/home/dcrmg/下载 ，进入下载目录：

    三. 安装Anaconda

    下载的文件是以 .sh 为后缀的，名称比较长，我这里先给它给改名称为 Anaconda.sh。

    在终端继续输入 sudo bash Anaconda.sh ，开始执行Anaconda安装。

    会要求先输入用户密码，然后是许可文件，直接按Enter继续：

    接受许可，输入yes，按回车：

    提示默认安装路径是 /home/dcrmg/anaconda2 ，按回车确认，开始安装：

    四. 添加环境变量

    安装完成之后，会提示是否添加环境变量，输入 yes 后回车：

    这样Anaconda安装成功了。终端窗口提示要使环境变量生效，需要重新打开一个终端。在一个新开的终端里输入python，提示信息显示已经不是Linux系统自带的python了：

    或者也可以在当前的终端里让刚配置的环境变量生效，方法是在安装Anaconda的终端中输入：

    source ~/.bashrc

    五、打开jupyter notebook
    在终端输入jupyter notebook即可，如下图：

    Anaconda仓库镜像

    官方下载更新工具包的速度很慢，所以继续添加清华大学 TUNA提供的Anaconda仓库镜像，在终端或cmd中输入如下命令进行添加

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    $ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
    $ conda config --set show_channel_urls yes

    备注：如果出现conda命令未找到，查看：https://www.cnblogs.com/chamie/p/10009193.html

    Tensorflow安装

    在终端或cmd中输入以下命令搜索当前可用的tensorflow版本

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    （可以略掉）$ anaconda search -t conda tensorflow
     
    Using Anaconda API: https://api.anaconda.org
    Run 'anaconda show <USER/PACKAGE>' to get more details:
    Packages:
         Name                      |  Version | Package Types   | Platforms     
         ------------------------- |   ------ | --------------- | ---------------
         HCC/tensorflow            |    1.0.0 | conda           | linux-64      
         HCC/tensorflow-cpucompat  |    1.0.0 | conda           | linux-64      
         HCC/tensorflow-fma        |    1.0.0 | conda           | linux-64      
         SentientPrime/tensorflow  |    0.6.0 | conda           | osx-64        
                                              : TensorFlow helps the tensors flow
         acellera/tensorflow-cuda  |   0.12.1 | conda           | linux-64      
         anaconda/tensorflow       |    1.0.1 | conda           | linux-64      
         anaconda/tensorflow-gpu   |    1.0.1 | conda           | linux-64      
         conda-forge/tensorflow    |    1.0.0 | conda           | linux-64, win-64, osx-64
                                              : TensorFlow helps the tensors flow
         creditx/tensorflow        |    0.9.0 | conda           | linux-64      
                                              : TensorFlow helps the tensors flow
         derickl/tensorflow        |   0.12.1 | conda           | osx-64        
         dhirschfeld/tensorflow    | 0.12.0rc0 | conda           | win-64        
         dseuss/tensorflow         |          | conda           | osx-64        
         guyanhua/tensorflow       |    1.0.0 | conda           | linux-64      
         ijstokes/tensorflow       | 2017.03.03.1349 | conda, ipynb    | linux-64      
         jjh_cio_testing/tensorflow |    1.0.1 | conda           | linux-64      
         jjh_cio_testing/tensorflow-gpu |    1.0.1 | conda           | linux-64      
         jjh_ppc64le/tensorflow    |    1.0.1 | conda           | linux-ppc64le 
         jjh_ppc64le/tensorflow-gpu |    1.0.1 | conda           | linux-ppc64le 
         jjhelmus/tensorflow       | 0.12.0rc0 | conda, pypi     | linux-64, osx-64
                                              : TensorFlow helps the tensors flow
         jjhelmus/tensorflow-gpu   |    1.0.1 | conda           | linux-64      
         kevin-keraudren/tensorflow |    0.9.0 | conda           | linux-64      
         lcls-rhel7/tensorflow     |   0.12.1 | conda           | linux-64      
         marta-sd/tensorflow       |    1.0.1 | conda           | linux-64      
                                              : TensorFlow helps the tensors flow
         memex/tensorflow          |    0.5.0 | conda           | linux-64, osx-64
                                              : TensorFlow helps the tensors flow
         mhworth/tensorflow        |    0.7.1 | conda           | osx-64        
                                              : TensorFlow helps the tensors flow
         miovision/tensorflow      | 0.10.0.gpu | conda           | linux-64, osx-64
         msarahan/tensorflow       | 1.0.0rc2 | conda           | linux-64      
         mutirri/tensorflow        | 0.10.0rc0 | conda           | linux-64      
         mwojcikowski/tensorflow   |    1.0.1 | conda           | linux-64      
         rdonnelly/tensorflow      |    0.9.0 | conda           | linux-64      
         rdonnellyr/r-tensorflow   |    0.4.0 | conda           | osx-64        
         test_org_002/tensorflow   | 0.10.0rc0 | conda           |               
    Found 32 packages

    选择一个较新的CPU或GPU版本，如jjh_cio_testing/tensorflow-gpu的1.0.1版本，输入如下命令查询安装命令

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    （可以略掉）$ anaconda show jjh_cio_testing/tensorflow-gpu
     
    Using Anaconda API: https://api.anaconda.org
    Name:    tensorflow-gpu
    Summary:
    Access:  public
    Package Types:  conda
    Versions:
       + 1.0.1
     
    To install this package with conda run:
         conda install --channel https://conda.anaconda.org/jjh_cio_testing tensorflow-gpu

    使用最后一行的提示命令进行安装

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    $ conda install --channel https://conda.anaconda.org/jjh_cio_testing tensorflow-gpu==1.3.0
     
    Fetching package metadata .............
    Solving package specifications: .
     
    Package plan for installation in environment /home/will/anaconda2:
     
    The following packages will be SUPERSEDED by a higher-priority channel:
     
        tensorflow-gpu: 1.0.1-py27_4 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free --> 1.0.1-py27_4 jjh_cio_testing
     
    Proceed ([y]/n)?

    conda会自动检测安装此版本的Tensorflow所依赖的库，如果你的Anaconda缺少这些依赖库，会提示你安装。因为我之前已经安装过了，所以这里只提示我安装Tensorflow。输入y并回车之后等待安装结束即可

    • 可以选择次高版本的Tensorflow安装，因为最新版本可能清华 TUNA的仓库镜像库没有及时更新，而官方更新连接总是失败，我最开始选择了jjhelmus/tensorflow-gpu的1.0.1版本，其他依赖 库清华 TUNA的仓库镜像有资源，而到最后jjhelmus/tensorflow-gpu版本的Tensorflow安装包总是下载不下来，尝试20多次之后 换了一个1.0.0的版本，终于顺利安装成功

    进入python，输入

    1
    import tensorflow as tf　

    如果没有报错说明安装成功。

    （2）PIP安装tensorflow

    安装完CUDA 8 和 cuDNN 5后， 在终端输入 sudo apt-get install libcupti-dev（参考：https://www.cnblogs.com/zengcv/p/6564517.html）

    Ubuntu14.04默认安装的Python2.7.6

    先安装Python库

    1
    sudo apt-get install python-pip python-dev　

    安装tensorflow：

          (1)在线安装 

                    sudo pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.0.1-cp27-none-linux_x86_64.whl 

    　　 (2)下载安装（由于Ubuntu系统下，网上比较慢，可以在windows下载。推荐这种安装方法） 

                   sudo pip install tensorflow_gpu-1.0.1-cp27-none-linux_x86_64.whl 

    　　　　（下载地址：https://pypi.org/project/tensorflow-gpu/1.0.1/#files）

    参考文献：

    　　　　　　1.https://www.cnblogs.com/chamie/p/8876271.html

    　　　　　　2.https://www.cnblogs.com/hezhiyao/p/8328634.html
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  • 原文地址：https://www.cnblogs.com/happystudyeveryday/p/10808439.html
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