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

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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

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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

 

posted @ 2019-05-04 14:38  是大高呀  阅读(952)  评论(0编辑  收藏  举报