TensorFlow 安裝教程

 

1.准備好Anaconda環境

tensorflow是屬於很高層的應用。高層應用的一個比較大的麻煩就是需要依賴的底層的東西很多，如果底層依賴沒有弄好的話，高層應用是沒法玩轉的。 
在極客學院有關tensorflow的教程中，提到了這樣幾種安裝方式：Pip, Docker, Virtualenv, Anaconda 或 源碼編譯的方法安裝 TensorFlow。在這里，我強烈推薦大家使用Anaconda的方式安裝！因為采用這種方式安裝的時候，相當於將所有的底層依賴細節全部已經打包給封裝好了！並且，Anaconda還能創建自己的計算環境，相當於將tensorflow的環境與其他環境做了隔離，這樣你就可以將tensorflow隨便玩，愛怎么玩怎么玩，也不用擔心破壞之前的環境！ 
如果是玩數據玩ML的同學，如果你還不知道Anaconda，你就out啦！Anaconda是一個基於python的科學計算平台，這個平台里包含有python,r,scala等絕大部分主流的用於科學計算的包。關於Anaconda的安裝與介紹，博主之前已經寫過一篇博文，請參考http://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/51917642一文。

2.建立名叫tensorflow的計算環境

Anaconda的環境准備好了以后，接下來我們建立一個conda的計算環境，給這個環境取名叫tensorflow：

# Python 2.7 $ conda create -n tensorflow python=2.7 # Python 3.4 $ conda create -n tensorflow python=3.4

因為我們的版本是2.7，所以執行上面的命令。

坑爹的GFW，麻淡只要是個英文網站就給牆了。心里一邊默默問候GFW開發者他們全家，一邊無奈地將上述命令重試。終於，重試了n次以后，搞定了 

3.激活tensorflow環境，然后用pip安裝TensorFlow

第二步成功以后，先激活tensorflow環境。

source activate tensorflow

然后界面華麗麗地就變成了這樣： 

用戶名前有(tensorflow)的標識。我們這樣切換，實際上是更換了環境變量里的pip和python。切換到tensorflow的計算環境以后，然后開始用pip安裝：

pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.8.0rc0-py2-none-any.whl

當然上面的命令對應的是python2.7，系統為macos，cpu only。根據tensorflow官方提供的資料，不同的系統與不同的版本命令如下：

python2.7

# Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only, Python 2.7: (tensorflow)$ pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.8.0rc0-cp27-none-linux_x86_64.whl # Ubuntu/Linux 64-bit, GPU enabled, Python 2.7. Requires CUDA toolkit 7.5 and CuDNN v4. # For other versions, see "Install from sources" below. (tensorflow)$ pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.8.0rc0-cp27-none-linux_x86_64.whl # Mac OS X, CPU only: (tensorflow)$ pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.8.0rc0-py2-none-any.whl

pytho3.x：

# Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only, Python 3.4: (tensorflow)$ pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.8.0rc0-cp34-cp34m-linux_x86_64.whl # Ubuntu/Linux 64-bit, GPU enabled, Python 3.4. Requires CUDA toolkit 7.5 and CuDNN v4. # For other versions, see "Install from sources" below. (tensorflow)$ pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.8.0rc0-cp34-cp34m-linux_x86_64.whl # Mac OS X, CPU only: (tensorflow)$ pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.8.0rc0-py3-none-any.whl

命令提交以后，你唯一能做的就是等待了。你唯一能祈禱的，就是這該死的GFW不會壞了你好事。 
還好這次不用重試n次，一次搞定： 

至此，tensorflow算是安裝OK了！

4.簡單測試是否安裝成功：

測試過程很簡單，直接上圖： 

表現良好！給自己鼓個掌！

5.集成到IDE里

如果我們要寫大家伙，一般會用IDE。將tensorflow集成到IDE里，步驟也很簡單。以IntelliJ為例，跟創建普通項目唯一的區別就是，創建普通項目的時候我們的Module SDK選項是系統默認的python解釋器。如果我們想要使用tensorflow的相關代碼，將Module SDK換為剛剛我們新建的tensorflow計算環境即可！ 
貼個圖，大伙就懂了： 

6.值得注意的幾個小點

1.強烈推薦使用Anaconda環境安裝，真的不是一般的簡單方便。 
2.梯子，還是梯子，不解釋。 
3.激活與退出tensorflow計算環境：

#激活 source activate tensorflow #退出 source deactivate