ubuntu 下安装 tensorflow 和 keras_ubuntu python 3.7、keras 和 tensorflow-优快云博客

本文讲述了作者在老旧超算服务器上安装TensorFlow和Keras的曲折经历，重点介绍了使用conda创建和激活独立环境，以解决版本冲突和环境配置问题，最终实现顺利运行。

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申请了一台超算服务器，里面的系统很旧，试着安装了一下 tensorflow 和 keras，折腾了一天也无法在 python 中运行。今天耐下心来研究了一下安装程序，轻松解决这个问题。

了解 conda

在 ubuntu 系统中，有两个安装工具需要了解，一个是 conda，另一个是 pip。

这两个工具主要区别是，conda 不仅能为 python 安装软件包，而且也能为其它语言安装。pip 只能安装 python 的软件包。

conda 可以创建自己的运行环境。最初我反复折腾，没有效果，主要原因是我是在 base 环境下实验的。因为这台机器系统很老了，安装的有些混乱，所以基本上把我折腾死了。

(base) gaopeng@ssk80-SYS-7048GR-TR:~$ conda create -n yeping_py37 python=3.7
... ...
done
#
# To activate this environment, use
#
#     $ conda activate yeping_py37
#
# To deactivate an active environment, use
#
#     $ conda deactivate
... ...

# 安装 tensorflow 和 keras
(base) gaopeng@ssk80-SYS-7048GR-TR:~$ conda activate yeping_py37
# 注意命令行提示符的环境从(base)变成了(yeping_py37)
(yeping_py37) gaopeng@ssk80-SYS-7048GR-TR:~$ conda install tensorflow
(yeping_py37) gaopeng@ssk80-SYS-7048GR-TR:~$ conda install tensorflow-gpu
(yeping_py37) gaopeng@ssk80-SYS-7048GR-TR:~$ conda install keras

测试安装效果

属于下面的代码测试一下安装效果，非常OK！

>>> import tensorflow as tf
>>> tf.compat.v1.disable_eager_execution()
>>> hello=tf.constant('Hello, Tensorflow!')
>>> sess = tf.compat.v1.Session()
>>> sess.run(hello)
b'Hello, Tensorflow!'

说明

一般教程会用下面的命令测试，但是 tensorflow 2.0 以上版本会显示错误：

>>> sess = tf.Session()
module 'tensorflow' has no attribute 'Session'

原因是因为新版本的tf改了名称，需要对应改成

sess = tf.compat.v1.Session()

就可以了。

可能会之后会报一个

The Session graph is empty.  Add operations to the graph before calling run().

这个是需要一开始声明一个不用 eager_execution 就好

tf.compat.v1.disable_eager_execution()