Ubuntu 16.04下Python2.7安裝TensorFlow

我的系統環境：

• Ubuntu 16.04 LTS
• Python 2.7
• Python 3.5

TensorFlow的兩個版本：

TensorFlow的安裝形式主要有以下幾種：

• virtualenv
• pip
• docker
• anaconda
• 原始碼編譯

pip是Python軟體包管理系統：Pip Install Packages 遞回縮寫

pip安裝軟體包命令的格式如下：

pip install 軟體包名

pip解除安裝軟體包命令的格式如下：

pip uninstall 軟體包名

我這裡先使用virtualenv虛擬環境形式的安裝，一會再介紹使用pip安裝到本地系統，以下是TensorFlow官方的安裝文件：

https://tensorflow.google.cn/install/install_linux

1.安裝python-pip、python-dev以及python-virtualenv等包，我這裡安裝的是python2.7版本的：

$ sudo apt-get install python-pip python-dev python-virtualenv

2.建立一個Virtualenv環境：

[linuxidc@zero-virtual-machine:~]$ virtualenv --system-site-packages tensorflow
Running virtualenv with interpreter /usr/bin/python2
New python executable in /home/linuxidc/tensorflow/bin/python2
Also creating executable in /home/linuxidc/tensorflow/bin/python
Installing setuptools, pkg_resources, pip, wheel...done.

3.啟用Virtualenv環境：

[linuxidc@zero-virtual-machine:~]$ source ~/tensorflow/bin/activate
(tensorflow) [linuxidc@zero-virtual-machine:~]$

4.安裝pip：

(tensorflow) [linuxidc@linuxidc.net~]$ easy_install -U pip

5.安裝tensorflow，我這裡安裝的是cpu版本的：

(tensorflow) [linuxidc@linuxidc.net~]$ pip install --upgrade tensorflow

提示：如果你的pip安裝的很慢的話，是因為預設使用的是國外的源，我們可以更換成國內的源：

[linuxidc@linuxidc.net~]$ vim .pip/pip.conf  # 編輯為以下內容
[global]
index-url = http://pypi.douban.com/simple
trusted-host = pypi.douban.com  #沒有這句會包warning
disable-pip-version-check = true  #版本不檢查
timeout = 120  #超時時間設定

註：如果.pip/pip.conf沒有則建立即可。

6.安裝完之後進入python命令列，匯入tensorflow包，如果沒有任何輸出則代表安裝成功：

(tensorflow) [linuxidc@linuxidc.net~]$ python
Python 2.7.12 (default, Dec  4 2017, 14:50:18)
[GCC 5.4.0 20160609] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import tensorflow
>>>

其他的一些操作：
deactivate命令可退出虛擬環境：

(tensorflow) [linuxidc@linuxidc.net~]$ deactivate
[linuxidc@linuxidc.net~]$

刪除虛擬環境只需要把生成的目錄刪除即可：

[linuxidc@linuxidc.net~]$ rm -rf tensorflow/
[linuxidc@linuxidc.net~]$

以上我們演示了通過virtualenv來安裝tensorflow，接下來再演示一下通過本地pip來安裝tensorflow：

1.首先需要安裝pip及dev：

[linuxidc@linuxidc.net~]$ sudo apt-get install python-pip python-dev

2.然後使用pip進行安裝即可：

[linuxidc@linuxidc.net~]$ pip install tensorflow

3.安裝完之後也是進入python命令列，匯入tensorflow包，如果沒有任何輸出則代表安裝成功：

[linuxidc@linuxidc.net~]$ python
Python 2.7.12 (default, Dec  4 2017, 14:50:18)
[GCC 5.4.0 20160609] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import tensorflow
>>>

這種方式是安裝在原生的系統上，而之前那種安裝方式則是安裝在一個虛擬的環境中，每次都需要進入虛擬環境中才可以使用tensorflow，安裝在本地系統則不需要。

解除安裝tensorflow使用以下命令：

sudo pip uninstall tensorflow

我們可以使用pip來安裝一些Python的基本類庫：

pip install numpy
pip install pandas
pip install matplotlib

編寫第一個TensorFlow程式：Hello World

以上我們已經安裝好了TensorFlow，那麼我們就來編寫第一個TensorFlow程式：Hello World

1.建立好相應的目錄：

[linuxidc@linuxidc.net~]$ mkdir TensorFlow
[linuxidc@linuxidc.net~]$ cd !$
cd TensorFlow
[linuxidc@linuxidc.net~/TensorFlow]$ mkdir HelloWorld
[linuxidc@linuxidc.net~/TensorFlow]$ cd !$
cd HelloWorld
[linuxidc@linuxidc.net~/TensorFlow/HelloWorld]$

2.編輯一個python檔案：

[linuxidc@linuxidc.net~/TensorFlow/HelloWorld]$ vi helloworld.py  # 內容如下
# -*- coding: UTF-8 -*-

# 引入 Tensorflow 庫
import tensorflow as tf

# 建立一個常數 Operation （操作）
hw = tf.constant("Hello Wolrd!")

# 啟動一個Tensorflow 的 Session（對談）
sess = tf.Session()

# 執行 Graph （計算圖）
print sess.run(hw)

# 關閉 Session（對談）
sess.close()

3.執行這個檔案，看看是否正常輸出：

[linuxidc@linuxidc.net~/TensorFlow/HelloWorld]$ python helloworld.py
2018-02-01 00:22:43.680173: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:137] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: SSE4.1 SSE4.2 AVX AVX2 FMA
Hello Wolrd!
[linuxidc@linuxidc.net~/TensorFlow/HelloWorld]$

如上，可以看到 Hello Wolrd! 被正常輸出了，以及列印了一些警告提示資訊，到此為止我們的第一個TensorFlow程式就編寫完成了。

這個警告的大致意思是：tensorflow覺得你電腦cpu還行，支援AVX（Advanced Vector Extensions），運算速度還可以提升，所以可以開啟更好更快的模式，但是你現在用的模式相對來說可能不是那麼快，所以這個其實並不是存在錯誤，所以如果不嫌當前的模式慢就忽略掉這個警告就好了。

如果，不想有這個警告資訊的輸出，則可以在程式碼上加上這兩句：

import os

os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'

然後就不會輸出警告資訊了。

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