Ubuntu 安装 TensorFlow

目录

本实验在 VMware 虚拟机上的 ubuntu 14.04 系统中使用 Anaconda 方式安装仅CPU模式的 TensorFlow 。

实验环境

宿主机系统：Windows 10 企业版
VMware 版本：VMware Workstation 12 Pro 12.5.2
Ubuntu 系统：ubuntu 14.04 desktop 64位
Anaconda 版本：Anacoda3-4.2.0-linux-x86_64 (python 3.5)
TensorFlow 版本: tensorflow-1.2.0-cp35-cp35m-linux_x86_64

以上部分安装文件百度云地址：http://pan.baidu.com/s/1pLrzWsb 密码：avmn

创建虚拟机

首先在 VMware 中创建一个虚拟机，与一般创建虚拟机方式类似。
步骤说明采用截图在上，说明文字在下的方式，没有说明文字的以截图信息为准，有说明文字的以说明文字为准。

这里根据自己情况填写“虚拟机名称”和存放“位置”。虚拟机名称仅是在 VMware 中显示的名称，并非 ubuntu系统名称。位置要选一个读写速度快，空间大的盘符，并且创建单独的文件夹，方便后续管理。因为我 C 盘为 SSD ，所以放这里。

根据自己硬件情况，选择处理器数量，这里仅做安装测试实验，所以选择两个即可。

根据自己电脑内存情况选择分配的内存大小。我的内存 8 G，选择 2 G给虚拟机。

我的笔记本是通过路由器上网，这里选择“使用桥接网络”可以直接获取 ip 并上网。如果使用桥接网络无法正常上网，后续可以改为 NAT 模式。

这里磁盘容量可以填大些，反正是根据实际使用量占用磁盘空间的。

可以单独在存放虚拟机文件夹中创建一个存放磁盘文件的文件夹。

查看硬件信息，如无特殊要求直接点击“完成”即可。

安装 ubuntu 系统

接着在刚创建好的虚拟机中安装 ubuntu 系统，基本采用默认设置。

先加载系统文件

选择对应的 ubuntu 系统源文件。

如弹出这个提示，按图中红框指示操作即可。

点击“Continue”继续安装。

如果显示不全，可以使用“table”键选择。

输入相应的信息即可。

安装好后重启。

如果看到这个界面，根据下方提示信息，按回车键即可。

输入密码登陆系统。

如果登陆系统后弹出如下窗口，选择不升级，否则会升级到 ubuntu 16.04。

这里选“OK”。

这里直接关闭即可，也可以根据提示在设置中进行相应操作。

安装增强工具

依次点击 VMware 工具栏中的“虚拟机”-“安装 VMware Tools”，会自动下载增强工具文件。复制VMwareTools-10.0.10-4301679.tar.gz到 Downloads 目录，然后解压

tar -xzvf VMwareTools-10.0.10-4301679.tar.gz

使用 root 权限进入解压后的文件夹 vmware-tools-distrib，然后执行

./vmware-install.pl

进行安装，安装时注意提示信息，比如第一次询问是否安装，这里要输入“yes”

之后基本一路回车就可以了，看到如下“Enjoy……”信息说明增强工具安装成功。

重启 ubuntu 系统后点击下图红框所示 VMware 工具栏中的全屏图标，ubuntu 系统能够全屏显示说明增强工具安装成功。

安装 Anaconda3

下载

官方下载地址：https://www.continuum.io/downloads
所有安装包地址：https://repo.continuum.io/archive/
这里使用 Python 3.5 版本的 “Anaconda3-4.2.0-Linux-x86_64.sh”，如果下载速度慢或下载失败，可以翻墙下载。
也可以直接使用我的百度云分享的文件：链接：http://pan.baidu.com/s/1boDmMZX 密码：0ega

安装

安装较为简单，这里参考官方文档：https://docs.continuum.io/anaconda/install/linux.html
在文件目录下执行：

bash Anaconda3-4.2.0-Linux-x86_64.sh

根据提示输入回车

这里需要查看注册信息，回车浏览完信息即可

阅读完注册信息后，这里输入“yes”

回车即可进行安装

这里输入“yes”选择加入环境变量

看到这些信息说明已经安装完成。
根据信息“For this change to become active, you have to open a new terminal.”（要使这个更改生效，必须打开一个新的终端。）这句话提示，需要在新的终端窗口使用anaconda，打开新的终端，查看相应的版本信息

安装 TensorFlow

创建 TensorFlow 环境

使用之前安装好的 Anaconda 创建 TensorFlow 环境

conda create -n tensorflow

中间过程输入 “y”即可。

激活 TensorFlow 环境

使用如下命令激活环境

source activate tensorflow

会在名称前多一个“（tensorflow）”

安装 TensorFlow

在网站：https://www.tensorflow.org/install/install_linux#the_url_of_the_tensorflow_python_package 选择相应的版本，我这里选择 python 3.5 ，CPU only 版本
相应的安装命令为

pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.2.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl

此时便会自动下载相应的编译好的文件。

当看到这些信息时说明 TensorFlow 已经安装完成。下方的提示 pip 升级的信息可以不用理会。

测试

安装好后可以测试下，确认可以使用，这里使用官方的例子进行测试
首先输入“python”进入 python 编辑器
然后输入以下内容

import tensorflow as tfhello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')sess = tf.Session()print(sess.run(hello))

中间提示信息是因为使用 pip 安装的 TensorFlow 编译好的版本默认是没有开启 SSE4.1/SSE4.2/AVX/AVX2/FMA 等加速指令集的，如果使用自己编译的版本安装可以打开这些这些加速指令集，提高 CPU 运算速度。

当使用完毕后可以使用 Ctrl + D 退出 python 环境，使用命令

source deactivate

退出 TensorFlow 环境。

参考资料

Anaconda3 官方文档：https://docs.continuum.io/anaconda/install/linux.html
TensorFlow 安装英文官方文档：https://www.tensorflow.org/install/install_linux