Tensorflow 0.8.0 安装配置方法

最新推荐文章于 2022-06-21 12:54:44 发布
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分类专栏： 深度学习
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折腾了一下，给工作站配置了Tensorflow环境（虽然已经转战到caffe，但是由于之前体验了tensorflow，觉得有些地方还是很对我的口，两者的编译环境我都选择了Python，如能珠联璧合甚好），以前使用基于Docker的安装配置，略微繁琐，而且没有记录下当时的安装步骤，使用基于pip安装后，觉得真心好简单啊，便记录于此文！Tensorflow 0.8.0 安装配置方法

版本：

  • tensorflow：0.8.0 （GitHub: tensorflow）
  • Ubuntu：14.04/15.10（亲测都可以）

1 Pip

如果已经安装过pip，可以跳过这里的安装步骤。$ sudo apt-get install python-pip python-dev python-setuptools build-essential
$ sudo pip install--upgrade pip
$ sudo pip install--upgrade virtualenv


为了检测是否安装好，可以查看pip的版本$ pip --versionpip

8.1.1from /usr/local/lib/python2.7/dist-packages (python 2.7)

接下来，就可以按照Tensorflow Download and Setup中的Pip Installation开始安装，命令如下# Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only:

$ 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. 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

</pre><pre code_snippet_id="1913548" snippet_file_name="blog_20161005_3_9309577" class="prettyprint" name="code" style="white-space: nowrap; word-wrap: break-word; box-sizing: border-box; position: relative; overflow-y: hidden; overflow-x: auto; margin-top: 0px; margin-bottom: 1.1em; font-family: 'Source Code Pro', monospace; padding: 5px 5px 5px 60px; font-size: 14px; line-height: 1.45; word-break: break-all; color: rgb(51, 51, 51); border: 1px solid rgba(128, 128, 128, 0.0745098); border-radius: 0px; background-color: rgba(128, 128, 128, 0.0470588);">

本人安装的GPU版，因为在安装tensorflow之前，已经安装过caffe，CUDA的编译环境已经配置好了，网上关于CUDA安装教程很多，这里提供安装caffe时的一篇帖子： Ubuntu14.04 安装CUDA7.5 + Caffe + cuDNN。

3 Errors

安装完成后，就可以测试，是否安装成功$ python>>>import tensorflow as tf>>>

</pre><p style="margin-top:0px; margin-bottom:1.1em; padding-top:0px; padding-bottom:0px; color:rgb(85,85,85); font-family:'microsoft yahei'; font-size:14px; line-height:35px">如果输入命令后，结果跟上述的差不多，（GPU版的会有一些log信息），没有出现Error，那就说明安装好了，就可以测试使用啦。</p><p style="margin-top:0px; margin-bottom:1.1em; padding-top:0px; padding-bottom:0px; color:rgb(85,85,85); font-family:'microsoft yahei'; font-size:14px; line-height:35px">在<a target=_blank target="_blank" href="https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/tools/pip_package/setup.py" style="text-decoration:none; color:rgb(12,137,207)">tensorflow/tools/pip_package/setup.py</a>中，关于几个包（<code style="font-family:'Source Code Pro',monospace; padding:2px 4px; font-size:12.6px; color:rgb(63,63,63); white-space:nowrap">numpy</code> , <code style="font-family:'Source Code Pro',monospace; padding:2px 4px; font-size:12.6px; color:rgb(63,63,63); white-space:nowrap">six</code>, <code style="font-family:'Source Code Pro',monospace; padding:2px 4px; font-size:12.6px; color:rgb(63,63,63); white-space:nowrap">protobuf</code>）的版本等都有规定，如果不满足，则编译代码就会报错：</p><pre code_snippet_id="1913548" snippet_file_name="blog_20161005_5_2406477" class="prettyprint" name="code" style="white-space: nowrap; word-wrap: break-word; box-sizing: border-box; position: relative; overflow-y: hidden; overflow-x: auto; margin-top: 0px; margin-bottom: 1.1em; font-family: 'Source Code Pro', monospace; padding: 5px 5px 5px 60px; font-size: 14px; line-height: 1.45; word-break: break-all; color: rgb(51, 51, 51); border: 1px solid rgba(128, 128, 128, 0.0745098); border-radius: 0px; background-color: rgba(128, 128, 128, 0.0470588);">

出问题比较多的是protobuf和six两个包，例如：

  • protobuf
<code class="language-sh hljs python has-numbering" style="display: block; padding: 0px; color: inherit; box-sizing: border-box; font-family: 'Source Code Pro', monospace;font-size:undefined; white-space: pre; border-radius: 0px; word-wrap: normal; background: transparent;">    <span class="hljs-keyword" style="color: rgb(0, 0, 136); box-sizing: border-box;">from</span> google.protobuf <span class="hljs-keyword" style="color: rgb(0, 0, 136); box-sizing: border-box;">import</span> symbol_database <span class="hljs-keyword" style="color: rgb(0, 0, 136); box-sizing: border-box;">as</span> _symbol_database
ImportError: cannot <span class="hljs-keyword" style="color: rgb(0, 0, 136); box-sizing: border-box;">import</span> name symbol_database</code><ul class="pre-numbering" style="box-sizing: border-box; position: absolute; width: 50px; top: 0px; left: 0px; margin: 0px; padding: 6px 0px 40px; border-right-width: 1px; border-right-style: solid; border-right-color: rgb(221, 221, 221); list-style: none; text-align: right; background-color: rgb(238, 238, 238);"><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">1</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">2</li></ul><ul class="pre-numbering" style="box-sizing: border-box; position: absolute; width: 50px; top: 0px; left: 0px; margin: 0px; padding: 6px 0px 40px; border-right-width: 1px; border-right-style: solid; border-right-color: rgb(221, 221, 221); list-style: none; text-align: right; background-color: rgb(238, 238, 238);"><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">1</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">2</li></ul>

protobuf如果已经安装了其他版本（例如python-protobuf或低版本），先要卸载掉：

<code class="language-sh hljs bash has-numbering" style="display: block; padding: 0px; color: inherit; box-sizing: border-box; font-family: 'Source Code Pro', monospace;font-size:undefined; white-space: pre; border-radius: 0px; word-wrap: normal; background: transparent;">$ <span class="hljs-built_in" style="color: rgb(102, 0, 102); box-sizing: border-box;">sudo</span> apt-get remove python-protobuf
$ <span class="hljs-built_in" style="color: rgb(102, 0, 102); box-sizing: border-box;">sudo</span> pip uninstall protobuf</code><ul class="pre-numbering" style="box-sizing: border-box; position: absolute; width: 50px; top: 0px; left: 0px; margin: 0px; padding: 6px 0px 40px; border-right-width: 1px; border-right-style: solid; border-right-color: rgb(221, 221, 221); list-style: none; text-align: right; background-color: rgb(238, 238, 238);"><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">1</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">2</li></ul><ul class="pre-numbering" style="box-sizing: border-box; position: absolute; width: 50px; top: 0px; left: 0px; margin: 0px; padding: 6px 0px 40px; border-right-width: 1px; border-right-style: solid; border-right-color: rgb(221, 221, 221); list-style: none; text-align: right; background-color: rgb(238, 238, 238);"><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">1</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">2</li></ul>

然后安装：

<code class="language-sh hljs bash has-numbering" style="display: block; padding: 0px; color: inherit; box-sizing: border-box; font-family: 'Source Code Pro', monospace;font-size:undefined; white-space: pre; border-radius: 0px; word-wrap: normal; background: transparent;">$ <span class="hljs-built_in" style="color: rgb(102, 0, 102); box-sizing: border-box;">sudo</span> pip install --upgrade protobuf</code><ul class="pre-numbering" style="box-sizing: border-box; position: absolute; width: 50px; top: 0px; left: 0px; margin: 0px; padding: 6px 0px 40px; border-right-width: 1px; border-right-style: solid; border-right-color: rgb(221, 221, 221); list-style: none; text-align: right; background-color: rgb(238, 238, 238);"><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">1</li></ul><ul class="pre-numbering" style="box-sizing: border-box; position: absolute; width: 50px; top: 0px; left: 0px; margin: 0px; padding: 6px 0px 40px; border-right-width: 1px; border-right-style: solid; border-right-color: rgb(221, 221, 221); list-style: none; text-align: right; background-color: rgb(238, 238, 238);"><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">1</li></ul>
  • six
<code class="hljs vhdl has-numbering" style="display: block; padding: 0px; color: inherit; box-sizing: border-box; font-family: 'Source Code Pro', monospace;font-size:undefined; white-space: pre; border-radius: 0px; word-wrap: normal; background: transparent;">AttributeError: <span class="hljs-keyword" style="color: rgb(0, 0, 136); box-sizing: border-box;">type</span> object <span class="hljs-attribute" style="box-sizing: border-box;">'NewBase</span>' has no <span class="hljs-keyword" style="color: rgb(0, 0, 136); box-sizing: border-box;">attribute</span> <span class="hljs-attribute" style="box-sizing: border-box;">'is_abstract</span>' </code><ul class="pre-numbering" style="box-sizing: border-box; position: absolute; width: 50px; top: 0px; left: 0px; margin: 0px; padding: 6px 0px 40px; border-right-width: 1px; border-right-style: solid; border-right-color: rgb(221, 221, 221); list-style: none; text-align: right; background-color: rgb(238, 238, 238);"><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">1</li></ul><ul class="pre-numbering" style="box-sizing: border-box; position: absolute; width: 50px; top: 0px; left: 0px; margin: 0px; padding: 6px 0px 40px; border-right-width: 1px; border-right-style: solid; border-right-color: rgb(221, 221, 221); list-style: none; text-align: right; background-color: rgb(238, 238, 238);"><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">1</li></ul>

出现这个问题，应该是six包安装有问题，可以卸载原有版本，重新安装：

<code class="language-sh hljs livecodeserver has-numbering" style="display: block; padding: 0px; color: inherit; box-sizing: border-box; font-family: 'Source Code Pro', monospace;font-size:undefined; white-space: pre; border-radius: 0px; word-wrap: normal; background: transparent;">$ sudo pip uninstall <span class="hljs-constant" style="box-sizing: border-box;">six</span>
$ sudo pip install <span class="hljs-constant" style="box-sizing: border-box;">six</span> <span class="hljs-comment" style="color: rgb(136, 0, 0); box-sizing: border-box;">--upgrade</span></code><ul class="pre-numbering" style="box-sizing: border-box; position: absolute; width: 50px; top: 0px; left: 0px; margin: 0px; padding: 6px 0px 40px; border-right-width: 1px; border-right-style: solid; border-right-color: rgb(221, 221, 221); list-style: none; text-align: right; background-color: rgb(238, 238, 238);"><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">1</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">2</li></ul><ul class="pre-numbering" style="box-sizing: border-box; position: absolute; width: 50px; top: 0px; left: 0px; margin: 0px; padding: 6px 0px 40px; border-right-width: 1px; border-right-style: solid; border-right-color: rgb(221, 221, 221); list-style: none; text-align: right; background-color: rgb(238, 238, 238);"><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">1</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">2</li></ul>

一般来说six包的安装位置是/usr/lib/python2.7/dist-packages，但是我在笔记本上默认安装在/usr/local/lib/python2.7/dist-packages也没问题，建议先试前者（工作站上也是前者）：

<code class="language-sh hljs bash has-numbering" style="display: block; padding: 0px; color: inherit; box-sizing: border-box; font-family: 'Source Code Pro', monospace;font-size:undefined; white-space: pre; border-radius: 0px; word-wrap: normal; background: transparent;">$ <span class="hljs-built_in" style="color: rgb(102, 0, 102); box-sizing: border-box;">sudo</span> pip install six --upgrade --target=<span class="hljs-string" style="color: rgb(0, 136, 0); box-sizing: border-box;">"/usr/lib/python2.7/dist-packages"</span></code><ul class="pre-numbering" style="box-sizing: border-box; position: absolute; width: 50px; top: 0px; left: 0px; margin: 0px; padding: 6px 0px 40px; border-right-width: 1px; border-right-style: solid; border-right-color: rgb(221, 221, 221); list-style: none; text-align: right; background-color: rgb(238, 238, 238);"><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">1</li></ul><ul class="pre-numbering" style="box-sizing: border-box; position: absolute; width: 50px; top: 0px; left: 0px; margin: 0px; padding: 6px 0px 40px; border-right-width: 1px; border-right-style: solid; border-right-color: rgb(221, 221, 221); list-style: none; text-align: right; background-color: rgb(238, 238, 238);"><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">1</li></ul>

关于GPU版，CUDA安装及编译问题，不在此作答~

4 Uninstall

如果想卸载掉安装的tensorflow，非常简单：

ubuntu15.10 源码安装 tensorflow

安装上最新的ubuntu系统。按照官网的流程安装的，没有选择GPU支持。

1.       下载源码。需要git，如果没有安装git需要先安装。

git clone --recurse-submodules https://github.com/tensorflow/tensorflow

1.       安装Bazel 
先安装依赖

 sudo apt-get install openjdk-8-jdk openjdk-8-source

 sudo apt-get install pkg-config zip g++ zlib1g-dev unzip

下载安装文件： 
https://github.com/bazelbuild/bazel/releases/download/0.1.1/bazel-0.1.1-installer-linux-x86_64.sh

chmod +x install-version-os.sh

./install-version-os.sh --user


安装程序会将bazel安装到$HOME/bin目录下，需要把这个目录加入PATH

$ export PATH="$PATH:$HOME/bin"

安装其他依赖

 apt-get install python-numpy swig python-dev

1.       使用pip编译并安装

 bazel build -c opt tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

这行命令要一个相对目录，且：后面的需要跟该目录下的BUILD文件中的sh_binary的name字段保持一致

mkdir /tmp/tensorflow_pkg

bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg

pip install/tmp/tensorflow_pkg/tensorflow-0.5.0-py2-none-any.whl






                

        

    

  



    


                



	

		

			

				
					
pytorch-tensorflow安装环境

				
			

			

				

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确保显卡驱动都是正常运行的（无安装显卡驱动，需先安装显卡驱动）
首先在 anaconda官网 安装python3.7version
双击anaconda安装包，引导安装，同意下一步，安装想要安装的目录下，然后需要勾选（上下都是钩）将anaconda加入环境变量，完成安装                                                           con...

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
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安装指南  Instaling TensorFlow on Windows安装CUDA Toolkit 8.0  CUDA Toolkit安装说明 
  CUDA Toolkit下载地址 
  选择对应的Toolkit下载，在win10下，双击.exe安装即可。安装完毕后，需要看一下环境变量是否配置。 
 
图1 下载CUDA Toolkit安装cuDNN v5.1  cuDNN下载地址 
  下载

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
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tensorflow0.8.0 安装配置

				
			

			

				

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参考官网：https://www.tensorflow.org/  
Ubuntu15.10 + Eclipse Mars.2(4.5.2)官网最新 + Anaconda3-4.0.0 + Pydev4.5.0 + TensorFlow0.8.0 + sklearn
    上个月google发布了tensorflow的分布式版本TensorFlow0.8，随后Dee...

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
TensorFlow博客翻译——TensorFlow 0.8发布

				
			

			

				

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原文地址Announcing TensorFlow 0.8 – now with distributed computing support!Wednesday, April 13, 2016Posted by Derek Murray, Software EngineerTensorFlow0.8发布——目前可以支持分布式计算！Google uses machine learning acr...

			
		

	





	

		

			

				
					
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Win11系统PyTorch和tensorflow环境安装配置

				
			

			

				

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tensorflow离线安装指南

				
			

			

				

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tensorflow离线安装是一件麻烦的事情，首先需要确定tensorflow安装包兼容当前环境，其次是依赖库较多且库版本需适配。
接下来，我们在一台有网络的centos服务器系统内下载依赖库并完成适配。

目录

1. 下载tensorflow安装包
1.1 确认python版本
1.2 配置venv
1.3 自动获取(安装)tensorflow指定版本
2. 离线适配依赖库
2.1 网络配置
2.2 适配依赖库
内容


1. 下载tensorflow安装包
 	首先，我们需要确定安装ten.

			
		

	





	

		

			

				
					
Mac下TensorFlow安装

				
			

			

				

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### Mac OS 下 TensorFlow 的安装与配置  #### 一、安装环境 在 macOS 10 上安装 TensorFlow 需要确保已经安装了 Python 3.6.3 版本，并且最好使用 Anaconda 来管理环境。Anaconda 是一个非常方便的工具，能够帮助...

			
		

	





	

		

			

				
					
TensorFlow版本配套关系表

				
			

			

				

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tensorflow版本配套关系表，官方出品，可供参考使用，最新到1.6

			
		

	





	

		

			

				
					
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最新发布

				
			

			

				

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tensorflow1.4离线安装包

				
			

			

				

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tensorflow1.4离线安装包 tensorflow1.4离线安装包tensorflow1.4离线安装包

			
		

	





	

		

			

				
					
TensorFlow-Hub 安装及使用

				
			

			

				

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Tensorflow-hub 是 google 提供的机器学习模组打包函式库，帮开发者把TensorFlow的训练模型发布成模组，方便再次使用或是与社交共享。 
打包用来发布机器学习中可重复使用的部分，包括TensorFlow_Graph、权重以及外部档案等所需资源。这些模组包含了大量资料集预训练后取得的变量，可以供类似任务使用。这样的成果可以使后续开发者，用更少的资料集训练精准模型、改进泛化或是...

			
		

	





	

		

			

				
					
使用pip安装tensorflow 0.80，python 使用tensorflow 0.80遇到的问题及处理方法

				
			

			

				

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http://blog.csdn.net/levy_cui/article/details/51251095
1.python 版本切换到2.7
推荐使用pythonbrew，http://blog.csdn.net/nuccch/article/details/17595161
2.pip安装相关包
安装tensorflowpip install --upgrade https://storag...

			
		

	





	

		

			

				
					
TensorFlow Hub安装及使用

				
			

			

				

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1.介绍

TensorFlow Hub是一个库，用于实现机器学习模型可重用部分的发行，发行和使用。一个模块是一个独立的tensorflow图，还有它的权重等，可以在迁移学习过程中的不同的任务里重复使用。 
模块包含使用大型数据集对任务进行预训练的变量。通过在相关任务上重用模块，您可以：


用较小的数据集训练模型
提高泛化能力
显著加快训练速度 
这有一个例子，使用英语嵌入模块，将一个字符串数组...

			
		

	





	

		

			

				
					
TensorFlow Hub使用指南

				
			

			

				

					chenvvei的博客
				

				

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简介
TensorFlow Hub 是一个包含经过训练的机器学习模型的代码库，这些模型稍作调整便可部署到任何设备上。您只需几行代码即可重复使用经过训练的模型，例如 BERT 和 Faster R-CNN。
示例,利用词嵌入模型,
能将每一个句子或者单词输出为一个向量
(num_examples, embedding_dimension)。
!pip install --upgrade tensorflow_hub

import tensorflow_hub as hub

model = hub.Kera

			
		

	





	

		

			

				
					
Ubuntu下TensorFlow安装教程及集成IDE Komodo实战

				
			

			

				

					
				

			

		

		

			
				
3. 安装TensorFlow： 使用`pip`安装TensorFlow 0.8.0版本，命令为`sudo pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.8.0-cp27-none-linux_x86_64.whl`。过程中可能会...

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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成就一亿技术人!

          

          

        

        

          

          

            领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝
            规则
          

        

      

      

        

          

            
              
            
            

              
hope_wisdom
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