本文記錄Ubuntu 16.04安裝Tensorflow步驟，也包括怎麼從原始碼編譯安裝Tensorflow。
要想安裝Tensorflow GPU版本，你需要有一個新一點的Nvidia顯示卡。
Tensorflow CPU版本的安裝
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$sudo apt-getinstall Python-pip python-dev python-virtualenv # python 2.7
$sudo apt-getinstall python3-pip python3-dev python3-virtualenv# python 3.4+
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使用虛擬環境（可選）：Python虛擬環境（pyvenv、virtualenv）
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$virtualenv--system-site-packages~/tensorflow
$source~/tensorflow/bin/activate
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# Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only, Python 2.7
$export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.11.0rc1-cp27-none-linux_x86_64.whl
# Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only, Python 3.4
$export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.11.0rc1-cp34-cp34m-linux_x86_64.whl
# Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only, Python 3.5
$export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.11.0rc1-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl
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安裝Tensorflow：
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# Python 2
$sudo pip install--upgrade$TF_BINARY_URL
# Python 3
$sudo pip3 install--upgrade$TF_BINARY_URL
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如果要升級Tensorflow，替換新版本的TF_BINARY_URL。https://www.tensorflow.org
編譯安裝Tensorflow（GPU支援）
安裝NVidia顯示卡驅動，你可以在Ubuntu內建的附加驅動中安裝。
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$sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
$sudo apt update
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安裝CUDA：
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#下載安裝：
#https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit
$sudo shcuda_8.0.44_linux.run--override # 安裝位置: /usr/local/cuda
# 預設倉庫中的版本較舊
#$ sudo apt install nvidia-cuda-toolkit nvidia-cuda-dev # 安裝位置: /usr
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安裝CudNN V5：https://developer.nvidia.com/cudnn
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# 下載CudNN 5.1 for Cuda 8.0
$sudo tar-xzvf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz
$sudo cp cuda/include/cudnn.h/usr/local/cuda/include
$sudo cp cuda/lib64/libcudnn*/usr/local/cuda/lib64
$sudo chmoda+r/usr/local/cuda/include/cudnn.h/usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
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在~/.bashrc檔案中新增環境變數：
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export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64"
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
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使環境變數生效：
下載tensorflow原始碼：
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$cd~
$git clonehttps://github.com/tensorflow/tensorflow
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安裝一些編譯和依賴工具：
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$sudo apt-getinstall default-jdk python-dev python3-dev python-numpy python3-numpy build-essential python-pip python3-pip python-virtualenv swig python-wheel libcurl3-dev
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安裝Bazel：
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$echo"deb [arch=amd64] http://storage.googleapis.com/bazel-apt stable jdk1.8"|sudo tee/etc/apt/sources.list.d/bazel.list
$curl https://storage.googleapis.com/bazel-apt/doc/apt-key.pub.gpg|sudo apt-key add-
$sudo apt-getupdate
$sudo apt-getinstall bazel
$sudo apt-getupgrade bazel
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設定編譯選項：
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$cd~/tensorflow
$./configure
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需要輸入Python路徑，預設是 /usr/bin/python。如果你使用Python3，輸入：/usr/bin/python3.5。
輸入Python模組路徑，預設是/usr/local/lib/python2.7/dist-packages。如果你使用Python3，輸入：/usr/local/lib/python3.5/dist-packages。
輸入Cuda SDK版本和Cudnn版本：8.0、5.1.5。
設定完成，輸入如下資訊：
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INFO:All external dependencies fetched successfully.
Configuration finished
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編譯tensorflow：
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$bazel build-copt--config=cuda # GPU支援
# CPU支援
#$ bazel build -c opt
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構建pip包：
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$bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package/tmp/tensorflow_pkg
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安裝pip包：
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$sudo pip install/tmp/tensorflow_pkg/tensorflow # python2
$sudo pip3 install/tmp/tensorflow_pkg/tensorflow # python3
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參考：
本文永久更新連結地址：http://www.linuxidc.com/Linux/2017-04/143115.htm
