安裝anaconda和tensorflow

1、首先下載anaconda,下載：Anaconda2-4.3.1-Linux-x86_64.sh（https://repo.continuum.io/archive/）參考網址：https://www.cnblogs.com/willnote/p/6746499.html

2、安裝anaconda,進入下載目錄

若是沒有修改的話，默認的下載目錄是在 /home/下載/下，Ctrl+Alt+T打開終端，輸入 cd /home，而後按兩次Tab鍵，終端會自動補上用戶名以及該用戶名下的文件目錄：

 

能夠看到排列出的全部文件夾，繼續輸入 cd/home/dcrmg/下載 ，進入下載目錄：

 

 

三. 安裝Anaconda

 

下載的文件是以 .sh 爲後綴的，名稱比較長，我這裏先給它給更名稱爲 Anaconda.sh。

在終端繼續輸入 sudo bash Anaconda.sh ，開始執行Anaconda安裝。

會要求先輸入用戶密碼，而後是許可文件，直接按Enter繼續：

 

接受許可，輸入yes，按回車：

 

提示默認安裝路徑是 /home/dcrmg/anaconda2 ，按回車確認，開始安裝：

 

 

四. 添加環境變量

 

安裝完成以後，會提示是否添加環境變量，輸入 yes 後回車：

 

 

這樣Anaconda安裝成功了。終端窗口提示要使環境變量生效，須要從新打開一個終端。在一個新開的終端裏輸入python，提示信息顯示已經不是Linux系統自帶的python了：

 

或者也能夠在當前的終端裏讓剛配置的環境變量生效，方法是在安裝Anaconda的終端中輸入：

source ~/.bashrc

 

 

5、打開jupyter notebook
在終端輸入jupyter notebook便可，以下圖：

 

Anaconda倉庫鏡像

官方下載更新工具包的速度很慢，因此繼續添加清華大學 TUNA提供的Anaconda倉庫鏡像，在終端或cmd中輸入以下命令進行添加

1 2	$ conda config  - - add channels https: / / mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn / anaconda / pkgs / free / $ conda config  - - set  show_channel_urls yes

備註：若是出現conda命令未找到，查看：https://www.cnblogs.com/chamie/p/10009193.html

Tensorflow安裝

在終端或cmd中輸入如下命令搜索當前可用的tensorflow版本

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47

（能夠略掉）$ anaconda search  - t conda tensorflow   Using Anaconda API: https: / / api.anaconda.org Run  'anaconda show <USER/PACKAGE>'  to get more details: Packages:       Name                      |  Version | Package Types   | Platforms            - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -  |    - - - - - -  |  - - - - - - - - - - - - - - -  |  - - - - - - - - - - - - - - -       HCC / tensorflow            |     1.0 . 0  | conda           | linux - 64             HCC / tensorflow - cpucompat  |     1.0 . 0  | conda           | linux - 64             HCC / tensorflow - fma        |     1.0 . 0  | conda           | linux - 64             SentientPrime / tensorflow  |     0.6 . 0  | conda           | osx - 64                                                    : TensorFlow helps the tensors flow       acellera / tensorflow - cuda  |    0.12 . 1  | conda           | linux - 64             anaconda / tensorflow       |     1.0 . 1  | conda           | linux - 64             anaconda / tensorflow - gpu   |     1.0 . 1  | conda           | linux - 64             conda - forge / tensorflow    |     1.0 . 0  | conda           | linux - 64 , win - 64 , osx - 64                                            : TensorFlow helps the tensors flow       creditx / tensorflow        |     0.9 . 0  | conda           | linux - 64                                                  : TensorFlow helps the tensors flow       derickl / tensorflow        |    0.12 . 1  | conda           | osx - 64               dhirschfeld / tensorflow    |  0.12 . 0rc0  | conda           | win - 64               dseuss / tensorflow         |          | conda           | osx - 64               guyanhua / tensorflow       |     1.0 . 0  | conda           | linux - 64             ijstokes / tensorflow       |  2017.03 . 03.1349  | conda, ipynb    | linux - 64             jjh_cio_testing / tensorflow |     1.0 . 1  | conda           | linux - 64             jjh_cio_testing / tensorflow - gpu |     1.0 . 1  | conda           | linux - 64             jjh_ppc64le / tensorflow    |     1.0 . 1  | conda           | linux - ppc64le        jjh_ppc64le / tensorflow - gpu |     1.0 . 1  | conda           | linux - ppc64le        jjhelmus / tensorflow       |  0.12 . 0rc0  | conda, pypi     | linux - 64 , osx - 64                                            : TensorFlow helps the tensors flow       jjhelmus / tensorflow - gpu   |     1.0 . 1  | conda           | linux - 64             kevin - keraudren / tensorflow |     0.9 . 0  | conda           | linux - 64             lcls - rhel7 / tensorflow     |    0.12 . 1  | conda           | linux - 64             marta - sd / tensorflow       |     1.0 . 1  | conda           | linux - 64                                                  : TensorFlow helps the tensors flow       memex / tensorflow          |     0.5 . 0  | conda           | linux - 64 , osx - 64                                            : TensorFlow helps the tensors flow       mhworth / tensorflow        |     0.7 . 1  | conda           | osx - 64                                                    : TensorFlow helps the tensors flow       miovision / tensorflow      |  0.10 . 0.gpu  | conda           | linux - 64 , osx - 64       msarahan / tensorflow       |  1.0 . 0rc2  | conda           | linux - 64             mutirri / tensorflow        |  0.10 . 0rc0  | conda           | linux - 64             mwojcikowski / tensorflow   |     1.0 . 1  | conda           | linux - 64             rdonnelly / tensorflow      |     0.9 . 0  | conda           | linux - 64             rdonnellyr / r - tensorflow   |     0.4 . 0  | conda           | osx - 64               test_org_002 / tensorflow   |  0.10 . 0rc0  | conda           |                Found  32  packages

選擇一個較新的CPU或GPU版本，如jjh_cio_testing/tensorflow-gpu的1.0.1版本，輸入以下命令查詢安裝命令

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

（能夠略掉）$ anaconda show jjh_cio_testing / tensorflow - gpu   Using Anaconda API: https: / / api.anaconda.org Name:    tensorflow - gpu Summary: Access:  public Package Types:  conda Versions:     +  1.0 . 1   To install this package with conda run:       conda install  - - channel https: / / conda.anaconda.org / jjh_cio_testing tensorflow - gpu

使用最後一行的提示命令進行安裝

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

$ conda install  - - channel https: / / conda.anaconda.org / jjh_cio_testing tensorflow - gpu = = 1.3 . 0   Fetching package metadata ............. Solving package specifications: .   Package plan  for  installation  in  environment  / home / will / anaconda2:   The following packages will be SUPERSEDED by a higher - priority channel:        tensorflow - gpu:  1.0 . 1 - py27_4 https: / / mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn / anaconda / pkgs / free  - - >  1.0 . 1 - py27_4 jjh_cio_testing   Proceed ([y] / n)?

conda會自動檢測安裝此版本的Tensorflow所依賴的庫，若是你的Anaconda缺乏這些依賴庫，會提示你安裝。由於我以前已經安裝過了，因此這裏只提示我安裝Tensorflow。輸入y並回車以後等待安裝結束便可

• 能夠選擇次高版本的Tensorflow安裝，由於最新版本可能清華 TUNA的倉庫鏡像庫沒有及時更新，而官方更新鏈接老是失敗，我最開始選擇了jjhelmus/tensorflow-gpu的1.0.1版本，其餘依賴 庫清華 TUNA的倉庫鏡像有資源，而到最後jjhelmus/tensorflow-gpu版本的Tensorflow安裝包老是下載不下來，嘗試20屢次以後 換了一個1.0.0的版本，終於順利安裝成功

進入python，輸入

1	import  tensorflow as tf

若是沒有報錯說明安裝成功。

（2）PIP安裝tensorflow

安裝完CUDA 8 和 cuDNN 5後， 在終端輸入 sudo apt-get install libcupti-dev（參考：https://www.cnblogs.com/zengcv/p/6564517.html）

Ubuntu14.04默認安裝的Python2.7.6

先安裝Python庫

1	sudo apt - get install python - pip python - dev

安裝tensorflow：

      (1)在線安裝 

                sudo pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.0.1-cp27-none-linux_x86_64.whl 

　　 (2)下載安裝（因爲Ubuntu系統下，網上比較慢，能夠在windows下載。推薦這種安裝方法） 

               sudo pip install tensorflow_gpu-1.0.1-cp27-none-linux_x86_64.whl 

　　　　（下載地址：https://pypi.org/project/tensorflow-gpu/1.0.1/#files）

 

 

參考文獻：

　　　　　　1.http://www.javashuo.com/article/p-fqlkjkjq-dr.html

　　　　　　2.http://www.javashuo.com/article/p-qpxzeerv-hv.html