Ubuntu 16.04下TensorFlow及Jupyter Notebook安裝設定詳解

想玩深度學習？框架怎能少？今天就來談談最流行的深度學習框架Tensorflow在Ubuntu上的設定ABC。特別說明：本文主要以安裝CPU版作為演示。

如果你是Mac OS X系統，這個過程會變得更加簡單，因為OS X本來就是基於Unix的作業系統，而Tensorflow對類Unix的作業系統支援非常好。現在我們假設你的系統是Windows，其實Windows上面也可以使用Tensorflow，但是據說坑會比較多，所以最好的方法是裝一個虛擬機器。然後在虛擬機器上裝Linux作業系統，這樣也會省去很多麻煩。

虛擬機器比較推薦的有兩個，一個是VM VirtualBox，由甲骨文公司出品的免費的虛擬機器軟體。另外一個是VMWare，這可以說是目前功能最強大的虛擬機器了。但是VMWare是收費的，而且非常龐大。不過，該公司也已經順應形勢推出了一個輕巧的免費版（對於非商業使用者免費）虛擬機器軟體——VMWare Workstation Player，這也是本文中範例所採用的虛擬機器環境。

本文範例所使用的電腦安裝之作業系統為Windows 10。首先請在其上安裝虛擬機器，然後在虛擬機器上安裝Ubuntu（是當前非常流行的一個Linux系統的實現），這部分網上資料比較多，此處略過（幾乎就是一路點選“下一步”到底即可）。本文所採用的Ubuntu版本為16.04，如下圖所示。

接下來，你要把命令列視窗開啟，方法是在Ubuntu的桌面上單擊滑鼠右鍵，然後從右鍵選單中選擇【Open Terminal】，如下圖所示。

通常你安裝好Ubuntu之後，Python是已經裝好的。這個時候你需要測試一下，於是在命令列提示符$之後輸入 python -V，如下圖所示，可見系統上已經預設安裝了Python 2.7.12。

另外一個工具是pip，這是Python下面一個相當於用來進行package管理的東西，非常方便。當你輸入pip -V時，發現它還沒有被安裝，如下圖所示。

所以下面就來安裝pip。在命令列提示符$之後輸入sudo apt-get install python-pip。其中sudo 表示使用super user許可權，所以系統會提示你輸入密碼，注意密碼並不會顯示在螢幕上，輸完密碼後按確認鍵以繼續。

類似地，接下來再按照python-dev，方式是在命令列提示符後面輸入sudo apt-get install python-dev。至此，可以來檢視一下已經安裝的pip版本，於是在命令列提示符後面輸入 piv -V。如下圖所示。

一切準備就緒，就可以用pip來安裝tensorflow了。網上一個貼文說根據Python版本的不同和是否GPU版本，情況分為以下四種：

$ pip install tensorflow      # Python 2.7; 僅支援CPU

 $ pip3 install tensorflow    # Python 3.n; 僅支援CPU

 $ pip install tensorflow-gpu  # Python 2.7; 支援CPU

 $ pip3 install tensorflow-gpu # Python 3.n; 支援CPU

本文的範例是在Python 2.7中安裝僅支援CPU版的Tensorflow，所以選擇第一條命令。然後，系統會自行下載並安裝程式，當出現Successfully built...這樣的提示時（最後無任何錯誤報警），就表示已經安裝成功啦！（如下圖所示）

一個插曲是，系統是我虛擬機器上的pip版本是舊版，現在可以更新。按照提示輸入pip install --upgrade pip，然後更新一下pip。

接下來可以在控制台上測試一下Tensorflow是否能正確執行。在命令列提示符後面輸入python，就可以進入python的直譯器環境。然後輸入下面測試程式碼。這是利用Tensorflow實現的Hello World程式。

>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> mysess = tf.Session()
>>> print(mysess.run(hello))

如下圖所示，螢幕上正確地輸出“Hello, Tensorflow!”則表示你的Tensorflow已經安裝成功。然後你使用quit()函數可以退出Python的直譯器環境。

當然，在命令列進行Python程式設計，肯定還是有各種不順手。你可以在Ubuntu中安裝各種IDE。但是，這裡我要推薦的環境是Jupyter notebook。Jupyter Notebook（此前被稱為 IPython notebook）是一個互動式筆電，支援執行 40 多種程式語言。 Jupyter Notebook 的本質是一個 Web 應用程式，便於建立和共用文學化程式文件，支援實時程式碼，數學方程，視覺化和 markdown。在Jupyter Notebook中進行機器學習、資料探勘、資料淨化等工作是非常流行的工作方式。當然預設情況下，你的Ubuntu中是沒有Jupyter Notebook的。所以你在命令列提示符後面輸入jupyter notebook會得到"command not found"這個提示。

但現實我們已經有了pip，這時安裝Jupyter Notebook就只需要一條命令（注意，要用super user許可權）：sudo pip install jupyter。如下圖所示。

同樣，當顯示“Successfully installed"這樣的字樣時，就表示你的安裝已經成功了。然後再在命令列提示符後面輸入jupyter notebook，那麼Jupyter Notebook會以網頁的形式被開啟。

如下圖所示，這時請單擊【New】按鈕，並在下拉式選單中選擇新建【Python 2】。

這時，我們可以把之前的”Hello Tensorflow“拿來體驗一下Jupyter Notebook。下面我們用了另外一個非常簡單的求和程式。編碼完成後，單擊工具列上的【Run】按鈕，就會看到程式執行結果，如下圖所示。

（本文完）

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