VM12.0安装Ubuntu16.04+anaconda+pycharm+tensowflow

为了安装Linux下的TensorFlow，走了很多弯路。之前在VM上安装过32位Ubuntu虚拟机，为了方便就直接在之前的系统中安装了各种软件，结果安装TensorFlow时失败了，才想起来TensorFlow只支持64位系统，需要重新安装一个虚拟机系统，结果重新安装的虚拟机系统只分配了20g的硬盘，分区的时候还出现问题了，/home目录挂载错了，安装完所有的软件后，发现磁盘内存不够，在Ubuntu上运行Pycharm，加载项目特别慢，根本就不能用，又去网上搜虚拟机Ubuntu扩展磁盘的方法，实验之前没有备份，也没有将已经下载好的软件安装包共享到Windows上，最后gg了，一切都要重来，郁闷，特地记录一下！

• VM安装Ubuntu虚拟机
• VM安装VMTOOLS设置共享文件夹
• 安装anaconda
• 安装pycharm
• 安装TensorFlow

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VM安装Ubuntu虚拟机

网上已经有很多安装教程了，不多说了，就记录一下吧。

准备工作

首先下载Ubuntu镜像文件，这个在网上搜就可以了，由于是很久之前下载的镜像，就不附链接了。下载VMware，直接在官网上下载就可以了。

VM上安装虚拟机

打开VM，在主页中点击创建新的虚拟机

弹出创建虚拟机向导，按照指示一步步来就可以了，一般选择默认就可以了

根据自己的需求选择 创建多大的虚拟机，以前是默认的20g，实际使用的时候，发现20g不够用，所以这次选择了60g。

一直下一步，就创建好了，进入系统，开始安装。
进入系统后，点击下图图标，会弹出安装向导

选择语言 English，也可以选择中文，这里我选的是英文，点击continue

勾选第一栏，第二栏，会安装第三方软件

这一步是选择分区方式，第一栏是默认选项，会清理磁盘上所有内容，第二栏需要一个安全密钥启动Ubuntu，第三栏启用逻辑分区管理LVM，第四栏就是自己手动分区。前一次选择的是第四栏，自己手动分区，分区效果不理想，最后扩展磁盘的时候就宕机了，扩展磁盘后grub resource还找不到/boot目录，只好重新安装了。这次还是选择自己分区，试验一下。

选择自己分区后，需要自己分区，这里参考一篇博文的分区方法。分区设置
首先添加主分区 我分配了10g给主分区
swap交换分区，创建虚拟机时设置的内存大小 2g
boot分区，存放/boot目录
最后的都分配给home分区 /home
最后的分区结果
最后选择时区，键盘形式。设置用户名称密码等，就安装完成了。

至此，Ubuntu16.04的安装就完成了

安装VMTOOLS设置共享文件夹

第一步
启动Ubuntu虚拟机，点击VM菜单栏上的虚拟机，点击安装vmware tools
如果弹出框，选择是。

发现在拟机设备下多了VMware Tools这一项，点击它，其里面有一VMwareTools…tar.gz文件

接下来我们把VMwareTools…tar.gz文件提取到桌面，提取时，需要先打开终端切换到root用户，否则会提示没有权限extract。
快捷键Ctrl+Alt+T，启动终端，然后切换到root用户（切换命令为：sudo su，回车然后会提示你输入当前登录用户的密码，输入成功后即可进入root用户）：

桌面的上有了一个vmware-tools-distrib文件夹

我们以root用户进入到刚刚提取到的vmware-tools-distrib文件夹下，然后输入命令：./vmware-install.pl 回车就开始安装VMware Tools了，根据其提示输入yes/no，直到出现Enjoy, –the VMware team如下图，就表示安装成功了，然后手动重启虚拟机

第二步
在虚拟机中选择我们的虚拟机，单击“编辑虚拟机设置”打开虚拟机设置对话框
单击“选项”标签，然后单击“共享文件夹”。
在默认情况下文件夹共享是禁用状态，我们需要先启用，单击“总是启用”。
单击“添加”按钮，在“添加共享文件夹向导”对话框中，直接单击“下一步”。在下面这一步中，选择我们要共享的文件夹，在名称中可以指定一个名字，一般默认即可。

第三步

在Ubuntu的mnt/hgfs目录下即可看到设定的共享文件夹

若/mnt/hgfs目录下看不到共享的文件，则执行下列两条命令：
（1）sudo apt-get install open-vm-dkms
（2） sudo mount -t fuse.vmhgfs-fuse .host:/VM_Shared /mnt/hgfs -o allow_other

在Ubuntu虚拟机下安装插件

sudo apt-get install open-vm-dkms 

出现错误信息

使用 apt update 时出现错误

Reading package lists... DoneE: Problem executing scripts APT::Update::Post-Invoke-Success'if /usr/bin/test -w /var/cache/app-info -a -e /usr/bin/appstreamcli; then appstreamcli refresh > /dev/null; fi'E: Sub-process returned an error code

解决方法

$ sudo pkill -KILL appstreamcli

$ wget -P /tmp https://launchpad.net/ubuntu/+archive/primary/+files/appstream_0.9.4-1ubuntu1_amd64.deb https://launchpad.net/ubuntu/+archive/primary/+files/libappstream3_0.9.4-1ubuntu1_amd64.deb

$ sudo dpkg -i /tmp/appstream_0.9.4-1ubuntu1_amd64.deb /tmp/libappstream3_0.9.4-1ubuntu1_amd64.deb

安装插件

 sudo apt-get install open-vm-tools

会出现各种选项，选择默认按回车就好

安装anaconda

设置好共享文件夹后，在Windows anaconda官网上下载64位Python3.5版本的anaconda后共享到虚拟机上，虚拟机上安装。
Ubuntu默认安装了Python2.7和Python3.5

安装anaconda
从共享文件夹目录中用bash执行.sh文件

sudo bash /mnt/hgfs/vmsharefolders/Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh

读完license 回答yes后开始安装，等待安装完成
路径添加到path 回答yes

安装完成

重新打开终端运行Python，发现已经成功安装

安装pycharm

安装PyCharm前，先配置PyCharm的JDK环境
Pycharm需要JDK环境解析，否则在安装过程中报错。

在终端执行命令行

sudo add-apt-repository ppa:webupd8team/javasudo apt-get updatesudo apt-get install oracle-java8-installer

安装过程中会跳出Oracle license对话框，选择yes。
安装完成后，运行”java -version”或者”javac -version”查看是否安装成功。

命令行安装pycharnm

 sudo add-apt-repository ppa:mystic-mirage/pycharm #添加源 #安装专业版  （学生官网认证一年免费试用期）  sudo apt update  sudo apt install pycharm  #安装专业版  sudo apt install pycharm-community

命令行安装方便，但是网速下载非常慢==，按Ctrl+Alt+Z暂停下载。
先在官网下载好安装包，通过共享文件夹到Ubuntu上，然后和安装anaconda类似。
安装pycharm,创建快捷方式。

改变pycharm解释权为anaconda Python解释器
1）打开pycharm， 依次点击 file - > Settings(如果以后想所有项目都用anaconda python解释器就点击Default settings) - >Project: xx - >Project Interpreter
2 ) 点击小齿轮，点击弹出来的add local
3）弹出的地址中选择：/usr/local/anaconda2/bin/python这里，然后选择让这个文件当解释器。
先装anaconda再装pycharm可以直接看到有anaconda的解释器，不用add local。

安装TensorFlow

虚拟机上只安装CPU版的TensorFlow。

用anaconda安装TensorFlow。
首先建立一个TensorFlow的运行环境

conda create -n tensorflow py

首先激活conda环境

source activate tensorflow  

sudo apt install python3-pip #安装pip3pip install tensorflow  #安装TensorFlow

如果上步失败了，

$ sudo pip  install --upgrade TF_PYTHON_URL   # Python 2.7$ sudo pip3 install --upgrade TF_PYTHON_URL   # Python 3.N 

网上有教程不是通过conda安装，安装教程，没有设置运行环境直接安装TensorFlow，Ubuntu默认安装的Python是3.5和2.7版本的，直接安装时，安装的pip对应Python3.5，TensorFlow对应的也是Python3.5，但由于之前安装anaconda，默认的Python是3.6的，导致在3.6 的环境中import tensorFlow时出错，找不到对应的模型，于是又卸载对应3.5版本的pip,此时系统中只有对应3.6 的pip，此时 source activate tensorflow 激活环境，再安装TensorFlow。

卸载TensorFlow

sudo pip uninstall tensorflow 

卸载pip

sudo apt-get remove python-pip

查看pip版本

安装TensorFlow

pip install tensorflow 

验证安装是否成功时
发现TensorFlow中有runtime 警告，貌似忽略就可以了

验证是否安装成功
终端输入Python进入编辑环境

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

输出 ‘hello, tensorflow!’ 视为成功

其他出现的问题

E:Could not get lock /var/lib/dpkg/lock - open (11: Resource temporarily unavailable)

解决方法一：找出并杀掉所有 apt-get 或者 apt 进程

$ ps -A | grep apt  #管道组合来得到含有 apt 或者 apt-get 的进程。

cherry@cherry-virtual-machine:~$  ps -A | grep apt  3951 ?        00:00:00 apt.systemd.dai

$ sudo kill -9 processnumber或者$ sudo kill -SIGKILL processnumber        #杀掉每个进程  这里processnumber为 3951。

解决方法二： 删除锁定的文件
一旦你运行了 apt-get 或者 apt 命令，锁定文件将会创建于 /var/lib/apt/lists/、/var/lib/dpkg/、/var/cache/apt/archives/ 中。

这有助于运行中的 apt-get 或者 apt 进程能够避免被其它需要使用相同文件的用户或者系统进程所打断。当该进程执行完毕后，锁定文件将会删除。

首先运行下面的命令来移除 /var/lib/dpkg/ 文件夹下的锁定文件：

$ sudo rm /var/lib/dpkg/lock

之后强制重新配置软件包：

$ sudo dpkg --configure -a

也可以删除 /var/lib/apt/lists/ 以及缓存文件夹下的锁定文件：

$ sudo rm /var/lib/apt/lists/lock$ sudo rm /var/cache/apt/archives/lock

接下来，更新你的软件包源列表：

$ sudo apt update或者$ sudo apt-get update

pycharm中配置TensorFlow

安装好TensorFlow后，在pycharm中配置设置解释器
add local 里面添加路径
打开终端
激活tensorflow 后查看路径再添加到解释器即可

$source activate tensorflow$which python

tensorflow中使用jieba,安装方式

pip install jieba