Linux服务器下安装TensorFlow

itLinux服务器下安装TensorFlow
原文站点：https://senitco.github.io/2017/07/20/linux-install-tensorflow/

  简单介绍在Linux服务器的个人目录下安装TensorFlow。TensorFlow的安装方式有多种，基于Pip的安装、基于Docker的安装、基于VirtualEnv的安装、基于Anaconda的安装，以及从源码编译安装，这些在官网均有介绍，这里简单记录下基于Anaconda安装的方法。
安装Anaconda
  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将其存储在不同的地方。TensorFlow上安装的Anaconda不会对之前安装的Python包进行覆盖。
- 进入Anaconda官网下载页面，选择合适版本直接下载，或者在个人终端目录下，使用wget命令，示例如下：

wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda2-4.4.0-Linux-x86_64.sh
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下载到本地后运行安装脚本
bash Anaconda2-4.4.0-Linux-x86_64.sh
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安装完成后在~/.bashrc文件中添加环境变量
export PATH=”/$HOME/anaconda2/bin:$PATH”
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此外，还需在~/.zshrc文件添加相关路径，否则在后面执行conda命令时，可能会出现错误信息：zsh: command not found: conda。在.zshrc文件的 #User configuration 处追加

export PATH = “$PATH:$HOME/anaconda/bin”
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添加完路径后分别执行以下命令使之生效

source ~/.bashrc
source ~/.zshrc
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安装TensorFlow
创建conda环境，命名为tensorflow
conda create -n tensorflow​

也可指定Python版本

conda create -n tensorflow python=2.7
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激活并进入创建的conda环境
source activate tensorflow
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下载并安装TensorFlow
pip install –ignore-installed –upgrade tfBinaryURL​
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tfBinaryURL须根据平台环境进行选择。例如，对于Python2.7，GPU版本为CUDA8.0的平台，可安装如下版本
pip install –ignore-installed –upgrade \
https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.2.1-cp27-cp27mu-manylinux1_x86_64.whl
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在不确定安装版本的情况下也可直接使用如下命令安装
pip install tensorflow #CPU版本
pip install tensorflow-gpu #GPU版本
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退出虚拟环境
source deactivate tensorflow
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测试
用source activate指令进入tensorflow环境，执行Python解释器
python
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在Python环境内，逐条输入以下语句

import tensorflow as tf
hello = tf.constant(‘Hello, TensorFlow!’)
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
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如果成功打印下面语句，说明安装成功
Hello, TensorFlow!
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注意事项
  安装GPU版本的TensorFlow时，需要使用NVIDIA的显卡，并安装和配置CUDA和CUDNN环境。
  一般对于多用户使用的服务器，系统主目录下都会安装有Python解释器(甚至是多个版本)。对于大多数用户而言都不具备管理员权限，在利用pip命令安装一些Python依赖库时会失败，因此在个人目录下安装集成的Anaconda环境，可以有效地与系统自带的Python解释器隔离，前提是在.bashrc文件中添加路径

export PATH=”$HOME/anaconda2/bin:$PATH”
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并执行以下命令使之生效

source ~/.bashrc
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这样每次执行python命令都是在个人目录下的Anaconda环境中。如果要与系统Python环境随时切换，可通过给命令起别名的方式，即别名声明alias。

alias python27=”/usr/bin/python2.7” #系统Python环境
alias python36=”/usr/bin/python3.6”
alias pyana=”/home/myname/anaconda2/bin/python2.7” #个人Python环境，精确到版本路径
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使用系统自带的Python时，执行Python27或者Python36命令即可；使用Anaconda时，执行pyana或者python命令。将上述命令添加到.bashrc文件中，这样每次开机都不需要重新输入。

conda的简单命令

conda create -n [name] #创建名为name的conda环境，如tensorflow

source activate [name] #激活并进入创建的环境

source deactivate [name] #退出名为name的环境，回到系统默认环境

conda remove -n [name] –all #删除创建的conda环境

conda info -envs #查看所安装环境列表，创建的环境都在~/anaconda2/envs/目录下面

conda list #查看已经安装的包

conda install [packagename] #安装具体的包，加-n [name]可以安装到指定环境

conda list -n [name] #name环境下安装了哪些包

conda update -n [name] [packagename] #升级name环境的名为packagename的包

conda remove -n [name] [packagename] #删除name环境的名为packagename的包