tensorflow Linux CPU 版安装

常见问题

  1. 下载tensorflow-1.6.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
    使用如下命令进行安装

    pip install tensorflow-1.6.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl 

    出现错误

    tensorflow-1.6.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl is not a supported wheel on this platform.
    You are using pip version 8.1.1, however version 10.0.1 is available.
    You should consider upgrading via the 'pip install --upgrade pip' command.

    确认下载的安装包是支持python 3.6 版本的 64位安装包
    更该安装包名称为

    tensorflow-1.6.0-py3-none-linux_x86_64.whl

    重新进行安装,发现成功安装

    pip install tensorflow-1.6.0-py3-none-linux_x86_64.whl 
    Processing ./tensorflow-1.6.0-py3-none-linux_x86_64.whl
    Collecting grpcio>=1.8.6 (from tensorflow==1.6.0)

    trick
    最近在公司服务器上给自己的用户安装tensorflow,由于没有root权限,同时上面还有好几个python环境,所以命令有些不一样

/home/xxxx/anaconda3/bin/python3 -m pip install tensorflow_gpu-1.4.1-py3-none-any.whl

xxx x x x 代表用户名,选择指定的 pyhton p y h t o n 环境,加上 m − m 参数,再使用 pip p i p 安装
安装成功后发现,说找不到cudnn版本,后来查明是因为在自己的环境变量里面没有添加cuda的库,在 .bashrc . b a s h r c 添加

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

选择自己的cuda库即可。

### 如何安装TensorFlow 2.3 CPU本 对于希望在不依赖于GPU加速的情况下运行TensorFlow的应用场景,可以按照如下方法来安装特定本的CPU-only配置。考虑到环境兼容性和稳定性,在此推荐使用虚拟环境来进行包管理。 #### 创建并激活虚拟环境 为了确保不会影响到其他项目的依赖关系,建议创建一个新的Python虚拟环境: ```bash python3 -m venv tf_venv source tf_venv/bin/activate # Linux 或 macOS下命令 # 对于Windows用户应执行: # .\tf_venv\Scripts\activate.bat ``` #### 升级Pip工具 进入新建立的虚拟环境中之后,应该首先更新`pip`至最新以获得更好的支持和服务: ```bash pip install --upgrade pip ``` #### 安装指定本的TensorFlow 接下来就可以通过pip指令直接下载并安装所需的TensorFlow 2.3本了。由于目标是仅限于CPU的支持,因此不需要额外指明CUDA或其他GPU相关参数: ```bash pip install tensorflow==2.3.0 ``` 这一步骤将会自动解析并拉取所有必要的依赖项,包括但不限于适当本的Protobuf库和其他辅助模块[^2]。 验证安装成功与否的一个简单方式就是尝试导入该库,并检查是否有任何错误消息出现;也可以利用提供的代码片段测试是否存在可用的物理设备列表: ```python import tensorflow as tf print(tf.__version__) available = tf.config.list_physical_devices('GPU') print(f"Available GPUs: {available}") ``` 上述脚本会打印出已安装TensorFlow本号以及当前系统中可被识别出来的GPU资源情况。如果一切正常,则意味着已经成功完成了只针对中央处理器优化过的TensorFlow框架部署工作[^3]。
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