使用Anaconda安装TensorFlow

操作系统：　Ubuntu 14.04

1. 安装Anaconda

从anaconda官网（https://www.continuum.io/downloads）上下载Linux版本的安装文件（推荐Python 2.7版本），运行sh完成安装。

2. 建立一个tensorflow的运行环境

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1. # Python 2.7  
2. $ conda create -n tensorflow python=2.7  
3.   
4. # Python 3.4  
5. $ conda create -n tensorflow python=3.4  
6.   
7. # Python 3.5  
8. $ conda create -n tensorflow python=3.5  

3.在conda环境中安装tensorflow

在conda环境中安装tensorflow的好处是可以便捷的管理tensorflow的依赖包。分为两个步骤：激活上一步建立的名为tensorflow的conda环境；用conda或者pip工具安装Tensorflow，作者选择的是pip方式。

3.1 pip方式

pip方式需要首先激活conda环境

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1. $ source activate tensorflow  

然后根据要安装的不同tensorflow版本选择对应的一条环境变量设置export语句（操作系统，Python版本，CPU版本还是CPU+GPU版本）

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1. # Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only, Python 2.7  
2. (tensorflow)$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.10.0-cp27-none-linux_x86_64.whl  
3.   
4. # Ubuntu/Linux 64-bit, GPU enabled, Python 2.7  
5. # Requires CUDA toolkit 7.5 and CuDNN v5. For other versions, see "Install from sources" below.  
6. (tensorflow)$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.10.0-cp27-none-linux_x86_64.whl  
7.   
8. # Mac OS X, CPU only, Python 2.7:  
9. (tensorflow)$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-0.10.0-py2-none-any.whl  
10.   
11. # Mac OS X, GPU enabled, Python 2.7:  
12. (tensorflow)$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/gpu/tensorflow-0.10.0-py2-none-any.whl  
13.   
14. # Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only, Python 3.4  
15. (tensorflow)$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.10.0-cp34-cp34m-linux_x86_64.whl  
16.   
17. # Ubuntu/Linux 64-bit, GPU enabled, Python 3.4  
18. # Requires CUDA toolkit 7.5 and CuDNN v5. For other versions, see "Install from sources" below.  
19. (tensorflow)$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.10.0-cp34-cp34m-linux_x86_64.whl  
20.   
21. # Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only, Python 3.5  
22. (tensorflow)$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.10.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl  
23.   
24. # Ubuntu/Linux 64-bit, GPU enabled, Python 3.5  
25. # Requires CUDA toolkit 7.5 and CuDNN v5. For other versions, see "Install from sources" below.  
26. (tensorflow)$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.10.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl  
27.   
28. # Mac OS X, CPU only, Python 3.4 or 3.5:  
29. (tensorflow)$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-0.10.0-py3-none-any.whl  
30.   
31. # Mac OS X, GPU enabled, Python 3.4 or 3.5:  
32. (tensorflow)$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/gpu/tensorflow-0.10.0-py3-none-any.whl  

最后根据是python 2还是３版本选择一句进行安装。

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1. # Python 2  
2. (tensorflow)$ pip install --ignore-installed --upgrade $TF_BINARY_URL  
3.   
4. # Python 3  
5. (tensorflow)$ pip3 install --ignore-installed --upgrade $TF_BINARY_URL  

3.2 conda方式

conda上面目前有人已经做好了tensorflow的pkg，但是版本不一定最新，且只有CPU版本，不支持GPU。

步骤也是首先激活conda环境，然后调用conda install 语句安装.

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1. $ source activate tensorflow  
2. (tensorflow)$  # Your prompt should change  
3.   
4. # Linux/Mac OS X, Python 2.7/3.4/3.5, CPU only:  
5. (tensorflow)$ conda install -c conda-forge tensorflow  

上面的步骤完成后，从conda环境中退出:

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1. (tensorflow)$ source deactivate  

4. 测试安装

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1. $ source activate tensorflow  
2. (tensorflow)$  # Your prompt should change.  
3. # Run Python programs that use TensorFlow.  
4. ...  
5. # When you are done using TensorFlow, deactivate the environment.  
6. (tensorflow)$ source deactivate