下载与安装---tensorflow on linux
http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/get_started/os_setup.html
你可以使用我们提供的 Pip, Docker, Virtualenv, Anaconda 或 源码编译的方法安装 TensorFlow.
Pip 安装
Pip 是一个 Python 的软件包安装与管理工具.
在安装 TensorFlow 过程中要涉及安装或升级的包详见 列表
首先安装 pip (或 Python3 的 pip3 ):
# Ubuntu/Linux 64-bit $ sudo apt-get install python-pip python-dev # Mac OS X $ sudo easy_install pip
安装 TensorFlow :
# Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only, Python 2.7: $ sudo pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.8.0-cp27-none-linux_x86_64.whl # Ubuntu/Linux 64-bit, GPU enabled, Python 2.7. Requires CUDA toolkit 7.5 and CuDNN v4. # For other versions, see "Install from sources" below. $ sudo pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.8.0-cp27-none-linux_x86_64.whl # Mac OS X, CPU only: $ sudo easy_install --upgrade six $ sudo pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.8.0-py2-none-any.whl
如果是 Python3 :
# Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only, Python 3.4: $ sudo pip3 install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.8.0-cp34-cp34m-linux_x86_64.whl # Ubuntu/Linux 64-bit, GPU enabled, Python 3.4. Requires CUDA toolkit 7.5 and CuDNN v4. # For other versions, see "Install from sources" below. $ sudo pip3 install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.8.0-cp34-cp34m-linux_x86_64.whl # Mac OS X, CPU only: $ sudo easy_install --upgrade six $ sudo pip3 install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.8.0-py3-none-any.whl
备注:如果之前安装过 TensorFlow < 0.7.1 的版本,应该先使用 pip uninstall
卸载 TensorFlow 和 protobuf ,保证获取的是一个最新 protobuf 依赖下的安装包.
之后可以测试一下.
基于 Docker 的安装
我们也支持通过 Docker 运行 TensorFlow. 该方式的优点是不用操心软件依赖问题.
首先, 安装 Docker. 一旦 Docker 已经启动运行, 可以通过命令启动一个容器:
$ docker run -it b.gcr.io/tensorflow/tensorflow
该命令将启动一个已经安装好 TensorFlow 及相关依赖的容器.
其它镜像
默认的 Docker 镜像只包含启动和运行 TensorFlow 所需依赖库的一个最小集. 我们额外提供了 下面的容器, 该容器同样可以通过上述 docker run
命令安装:
b.gcr.io/tensorflow/tensorflow-full
: 镜像中的 TensorFlow 是从源代码完整安装的, 包含了编译和运行 TensorFlow 所需的全部工具. 在该镜像上, 可以直接使用源代码进行实验, 而不需要再安装上述的任何依赖.
基于 VirtualEnv 的安装
我们推荐使用 virtualenv 创建一个隔离的容器, 来安装 TensorFlow. 这是可选的, 但是这样做能使排查安装问题变得更容易.
首先, 安装所有必备工具:
# 在 Linux 上: $ sudo apt-get install python-pip python-dev python-virtualenv # 在 Mac 上: $ sudo easy_install pip # 如果还没有安装 pip $ sudo pip install --upgrade virtualenv
接下来, 建立一个全新的 virtualenv 环境. 为了将环境建在 ~/tensorflow
目录下, 执行:
$ virtualenv --system-site-packages ~/tensorflow $ cd ~/tensorflow
然后, 激活 virtualenv:
$ source bin/activate # 如果使用 bash $ source bin/activate.csh # 如果使用 csh (tensorflow)$ # 终端提示符应该发生变化
在 virtualenv 内, 安装 TensorFlow:
(tensorflow)$ pip install --upgrade <$url_to_binary.whl>
接下来, 使用类似命令运行 TensorFlow 程序:
(tensorflow)$ cd tensorflow/models/image/mnist (tensorflow)$ python convolutional.py # 当使用完 TensorFlow (tensorflow)$ deactivate # 停用 virtualenv $ # 你的命令提示符会恢复原样
基于 Anaconda 的安装
Anaconda 是一个集成许多第三方科学计算库的 Python 科学计算环境,Anaconda 使用 conda 作为自己的包管理工具,同时具有自己的计算环境,类似 Virtualenv.
和 Virtualenv 一样,不同 Python 工程需要的依赖包,conda 将他们存储在不同的地方。 TensorFlow 上安装的 Anaconda 不会对之前安装的 Python 包进行覆盖.
- 安装 Anaconda
- 建立一个 conda 计算环境
- 激活环境,使用 conda 安装 TensorFlow
- 安装成功后,每次使用 TensorFlow 的时候需要激活 conda 环境
安装 Anaconda :
参考 Anaconda 的下载页面的指导
建立一个 conda 计算环境名字叫tensorflow
:
# Python 2.7 $ conda create -n tensorflow python=2.7 # Python 3.4 $ conda create -n tensorflow python=3.4
激活tensorflow
环境,然后使用其中的 pip 安装 TensorFlow. 当使用easy_install
使用--ignore-installed
标记防止错误的产生。
$ source activate tensorflow (tensorflow)$ # Your prompt should change # Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only, Python 2.7: (tensorflow)$ pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.8.0rc0-cp27-none-linux_x86_64.whl # Ubuntu/Linux 64-bit, GPU enabled, Python 2.7. Requires CUDA toolkit 7.5 and CuDNN v4. # For other versions, see "Install from sources" below. (tensorflow)$ pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.8.0rc0-cp27-none-linux_x86_64.whl # Mac OS X, CPU only: (tensorflow)$ pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.8.0rc0-py2-none-any.whl
对于 Python 3.x :
$ source activate tensorflow (tensorflow)$ # Your prompt should change # Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only, Python 3.4: (tensorflow)$ pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.8.0rc0-cp34-cp34m-linux_x86_64.whl # Ubuntu/Linux 64-bit, GPU enabled, Python 3.4. Requires CUDA toolkit 7.5 and CuDNN v4. # For other versions, see "Install from sources" below. (tensorflow)$ pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.8.0rc0-cp34-cp34m-linux_x86_64.whl # Mac OS X, CPU only: (tensorflow)$ pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.8.0rc0-py3-none-any.whl
conda 环境激活后,你可以测试
当你不用 TensorFlow 的时候,关闭环境:
(tensorflow)$ source deactivate $ # Your prompt should change back
再次使用的时候再激活 :-)
$ source activate tensorflow (tensorflow)$ # Your prompt should change. # Run Python programs that use TensorFlow. ... # When you are done using TensorFlow, deactivate the environment. (tensorflow)$ source deactivate
尝试你的第一个 TensorFlow 程序
(可选) 启用 GPU 支持
如果你使用 pip 二进制包安装了开启 GPU 支持的 TensorFlow, 你必须确保 系统里安装了正确的 CUDA sdk 和 CUDNN 版本. 请参间 CUDA 安装教程
你还需要设置 LD_LIBRARY_PATH
和 CUDA_HOME
环境变量. 可以考虑将下面的命令 添加到 ~/.bash_profile
文件中, 这样每次登陆后自动生效. 注意, 下面的命令 假定 CUDA 安装目录为 /usr/local/cuda
:
export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64" export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
运行 TensorFlow
打开一个 python 终端:
$ python >>> import tensorflow as tf >>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') >>> sess = tf.Session() >>> print sess.run(hello) Hello, TensorFlow! >>> a = tf.constant(10) >>> b = tf.constant(32) >>> print sess.run(a+b) 42 >>>
从源码安装
克隆 TensorFlow 仓库
$ git clone --recurse-submodules https://github.com/tensorflow/tensorflow
--recurse-submodules
参数是必须得, 用于获取 TesorFlow 依赖的 protobuf 库.
Linux 安装
安装 Bazel
首先依照 教程 安装 Bazel 的依赖. 然后在 链接 中下载适合你的操作系统的最新稳定版, 最后按照下面脚本执行:
$ chmod +x PATH_TO_INSTALL.SH $ ./PATH_TO_INSTALL.SH --user
注意把 PATH_TO_INSTALL.SH
替换为你下载的安装包的文件路径.
将执行路径 output/bazel
添加到 $PATH
环境变量中.
安装其他依赖
# For Python 2.7: $ sudo apt-get install python-numpy swig python-dev python-wheel # For Python 3.x: $ sudo apt-get install python3-numpy swig python3-dev python3-wheel
可选: 安装 CUDA (在 Linux 上开启 GPU 支持)
为了编译并运行能够使用 GPU 的 TensorFlow, 需要先安装 NVIDIA 提供的 Cuda Toolkit 7.0 和 CUDNN 6.5 V2.
TensorFlow 的 GPU 特性只支持 NVidia Compute Capability >= 3.5 的显卡. 被支持的显卡 包括但不限于:
- NVidia Titan
- NVidia Titan X
- NVidia K20
- NVidia K40
下载并安装 Cuda Toolkit 7.0
将工具安装到诸如 /usr/local/cuda
之类的路径.
下载并安装 CUDNN Toolkit 6.5
解压并拷贝 CUDNN 文件到 Cuda Toolkit 7.0 安装路径下. 假设 Cuda Toolkit 7.0 安装 在 /usr/local/cuda
, 执行以下命令:
tar xvzf cudnn-6.5-linux-x64-v2.tgz sudo cp cudnn-6.5-linux-x64-v2/cudnn.h /usr/local/cuda/include sudo cp cudnn-6.5-linux-x64-v2/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
配置 TensorFlow 的 Cuda 选项
从源码树的根路径执行:
$ ./configure Do you wish to bulid TensorFlow with GPU support? [y/n] y GPU support will be enabled for TensorFlow Please specify the location where CUDA 7.0 toolkit is installed. Refer to README.md for more details. [default is: /usr/local/cuda]: /usr/local/cuda Please specify the location where CUDNN 6.5 V2 library is installed. Refer to README.md for more details. [default is: /usr/local/cuda]: /usr/local/cuda Setting up Cuda include Setting up Cuda lib64 Setting up Cuda bin Setting up Cuda nvvm Configuration finished
这些配置将建立到系统 Cuda 库的符号链接. 每当 Cuda 库的路径发生变更时, 必须重新执行上述 步骤, 否则无法调用 bazel 编译命令.
编译目标程序, 开启 GPU 支持
从源码树的根路径执行:
$ bazel build -c opt --config=cuda //tensorflow/cc:tutorials_example_trainer $ bazel-bin/tensorflow/cc/tutorials_example_trainer --use_gpu # 大量的输出信息. 这个例子用 GPU 迭代计算一个 2x2 矩阵的主特征值 (major eigenvalue). # 最后几行输出和下面的信息类似. 000009/000005 lambda = 2.000000 x = [0.894427 -0.447214] y = [1.788854 -0.894427] 000006/000001 lambda = 2.000000 x = [0.894427 -0.447214] y = [1.788854 -0.894427] 000009/000009 lambda = 2.000000 x = [0.894427 -0.447214] y = [1.788854 -0.894427]
注意, GPU 支持需通过编译选项 "--config=cuda" 开启.
已知问题
-
尽管可以在同一个源码树下编译开启 Cuda 支持和禁用 Cuda 支持的版本, 我们还是推荐在 在切换这两种不同的编译配置时, 使用 "bazel clean" 清理环境.
- 在执行 bazel 编译前必须先运行 configure, 否则编译会失败并提示错误信息. 未来, 我们可能考虑将 configure 步骤包含在编译过程中, 以简化整个过程, 前提是 bazel 能够提供新的特性支持这样.
Mac OS X 安装
Mac 和 Linux 需要的软件依赖完全一样, 但是安装过程区别很大. 以下链接用于帮助你 在 Mac OS X 上安装这些依赖:
Bazel
参见本网页的 Mac OS X 安装指南.
SWIG
注意: 你需要安装PCRE, 而不是 PCRE2.
Numpy
参见安装教程.
创建 pip 包并安装
$ bazel build -c opt //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package $ bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg # .whl 文件的实际名字与你所使用的平台有关 $ pip install /tmp/tensorflow_pkg/tensorflow-0.5.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
训练你的第一个 TensorFlow 神经网络模型
从源代码树的根路径执行:
$ cd tensorflow/models/image/mnist $ python convolutional.py Succesfully downloaded train-images-idx3-ubyte.gz 9912422 bytes. Succesfully downloaded train-labels-idx1-ubyte.gz 28881 bytes. Succesfully downloaded t10k-images-idx3-ubyte.gz 1648877 bytes. Succesfully downloaded t10k-labels-idx1-ubyte.gz 4542 bytes. Extracting data/train-images-idx3-ubyte.gz Extracting data/train-labels-idx1-ubyte.gz Extracting data/t10k-images-idx3-ubyte.gz Extracting data/t10k-labels-idx1-ubyte.gz Initialized! Epoch 0.00 Minibatch loss: 12.054, learning rate: 0.010000 Minibatch error: 90.6% Validation error: 84.6% Epoch 0.12 Minibatch loss: 3.285, learning rate: 0.010000 Minibatch error: 6.2% Validation error: 7.0% ... ...
常见问题
GPU 相关问题
如果在尝试运行一个 TensorFlow 程序时出现以下错误:
ImportError: libcudart.so.7.0: cannot open shared object file: No such file or directory
请确认你正确安装了 GPU 支持, 参见 相关章节.
在 Linux 上
如果出现错误:
... "__add__", "__radd__", ^ SyntaxError: invalid syntax
解决方案: 确认正在使用的 Python 版本为 Python 2.7.
在 Mac OS X 上
如果出现错误:
import six.moves.copyreg as copyreg ImportError: No module named copyreg
解决方案: TensorFlow 使用的 protobuf 依赖 six-1.10.0
. 但是, Apple 的默认 python 环境 已经安装了 six-1.4.1
, 该版本可能很难升级. 这里提供几种方法来解决该问题:
-
升级全系统的
six
:sudo easy_install -U six -
通过 homebrew 安装一个隔离的 python 副本:
brew install python - 在
virtualenv
内编译或使用 TensorFlow.
如果出现错误:
>>> import tensorflow as tf Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/__init__.py", line 4, in <module> from tensorflow.python import * File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/__init__.py", line 13, in <module> from tensorflow.core.framework.graph_pb2 import * ... File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/core/framework/tensor_shape_pb2.py", line 22, in <module> serialized_pb=_b('\n,tensorflow/core/framework/tensor_shape.proto\x12\ntensorflow\"d\n\x10TensorShapeProto\x12-\n\x03\x64im\x18\x02 \x03(\x0b\x32 .tensorflow.TensorShapeProto.Dim\x1a!\n\x03\x44im\x12\x0c\n\x04size\x18\x01 \x01(\x03\x12\x0c\n\x04name\x18\x02 \x01(\tb\x06proto3') TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'syntax'
这是由于安装了冲突的 protobuf 版本引起的, TensorFlow 需要的是 protobuf 3.0.0. 当前 最好的解决方案是确保没有安装旧版本的 protobuf, 可以使用以下命令重新安装 protobuf 来解决 冲突:
brew reinstall --devel protobuf
原文:Download and Setup 翻译:@doc001 校对:@yangtze
我按照文档的指示进行安装,当我执行命令: pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.5.0-cp27-none-linux_x86_64.whl 无法成功安装,系统显示: DEPRECATION: Python 2.6 is no longer supported by the Python core team, please u pgrade your Python. A future version of pip will drop support for Python 2.6 tensorflow-0.5.0-cp27-none-linux_x86_64.whl is not a supported wheel on this pla
2016年3月19日0回复-
被带到火星去了
-
被带到火星去了
每一个不曾起舞的日子,都是对生命的辜负。
But it is the same with man as with the tree. The more he seeks to rise into the height and light, the more vigorously do his roots struggle earthward, downward, into the dark, the deep - into evil.
其实人跟树是一样的,越是向往高处的阳光,它的根就越要伸向黑暗的地底。----尼采
【推荐】编程新体验,更懂你的AI,立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】凌霞软件回馈社区,博客园 & 1Panel & Halo 联合会员上线
【推荐】抖音旗下AI助手豆包,你的智能百科全书,全免费不限次数
【推荐】博客园社区专享云产品让利特惠,阿里云新客6.5折上折
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell:AI 加持,快人一步