Ubuntu16.04上經過anaconda3離線安裝Tensorflow2.0詳細教程

安裝背景: Ubuntu 16.0.4, 集成顯卡，不能鏈接外網，須要使用Tensorflow2.0

安裝軟件配套: Anaconda3-4.7（內部集成Python3.7）,TensorFlow2.0（文件名應包含cp37-cp37m-manylinux2010_x86_64，其中cp37-cp37m意味着對應Python3.7，manylinux2010這個

應該屬於Anaconda3支持安裝的軟件格式之一），因爲是集成顯卡，TensorFlow軟件包應選擇CPU版本。

 

 

1.首先下載anaconda3鏡像，清華大學開源軟件鏡像站下載地址： https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 下拉到最低端選擇Linux，選擇最新版（32/64位）下載。

  我下載的是：Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh  （對應版本Anaconda3-4.7）

2. 拷貝Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh到Ubuntu機器上,而後執行如下命令：bash Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh

 

3.接下來根據提示輸入完成安裝

（1）按回車鍵繼續安裝；

（2）按回車鍵鍵閱讀註冊信息；

（3）閱讀完註冊信息後，輸入「yes」回車繼續；

（4）按回車鍵確認安裝位置 /home/{虛擬機名稱}/anaconda3 ；

（5）輸入「yes」選擇添加環境變量；

 

 

 

當你出現相似界面，證實Anaconda3已安裝成功，此時須要新開個terminal激活Anaconda3。

 

 

4.在剛安裝的anaconda3目錄下的envs目錄中新建tensorflow文件夾。

5. 輸入「python」指令，進入Python運行界面，而後運行如下命令，查看anaconda3支持的軟件格式

import pip

import pip._internal

print(pip._internal.pep425tags.get_supported())

 

 

 

而後退出Python環境（輸入指令： exit()）。

 

6.下載TensorFlow安裝包，清華大學開源軟件鏡像站下載地址： https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/tensorflow/,下拉到底端選擇Linux，選擇合適的版本（32/64位）下載。

  並確保軟甲格式是安裝的anaconda3所支持的。

  我下載的是：tensorflow-2.0.0-cp37-cp37m-manylinux2010_x86_64.whl

 

7.將tensorflow-2.0.0-cp37-cp37m-manylinux2010_x86_64.whl上傳至新建tensorflow目錄。

  在tensorflow目錄下執行命令：pip install tensorflow-2.0.0-cp37-cp37m-manylinux2010_x86_64.whl 

8.安裝缺乏的軟件包，以下：標註的紅框中就是缺乏的包，記錄下來，屢次運行pip install tensorflow-2.0.0-cp37-cp37m-manylinux2010_x86_64.whl指令，

  確認缺乏的軟件，而後從https://pypi.org/project網站下載須要的軟件（版本選擇知足要求的最低版本便可）

 

 

 

 而後經過pip install命令，安裝依賴的軟件，安裝後，再次運行pip install tensorflow-2.0.0-cp37-cp37m-manylinux2010_x86_64.whl，查看是否安裝完畢，

 若是仍是缺乏包，再次進行下載而後安裝，直至提示tensorflow安裝完畢。

 

 

9. 測試TensorFlow

  進入Python操做界面,輸入下面一段程序：

import tensorflow as tf;\

print (tf.__version__);\

print (tf.keras.__version__)

 

出現下面錯誤：

 

 

 

百度查詢了下，緣由就是Python3.7新引入了保留字async,而tensorflow的代碼裏，將其做爲了變量名。修改方法以下：

編輯/home/trimps/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/astor/code_gen.py，搜索async,所有替換爲async1,保存關閉便可。

從新執行測試程序,結果以下，表示TensorFlow安裝成功。