Ubuntu18.04 安裝TensorFlow 和 Keras

 TensorFlow和Keras是當前兩款主流的深度學習框架，Keras被采納為TensorFlow的高級API，平時做深度學習任務，可以使用Keras作為深度學習框架，並用TensorFlow作為后端引擎。

1、安裝之前，先確認pip包管理器最新：

sudo apt-get update sudo apt-get upgrade sudo apt-get install python-pip python-dev
sudo apt-get install python3-pip python3-dev

使用pip安裝包時，默認安裝的是python2的包。想安裝python3的包，使用pip3。

2、安裝Python相關庫

（1）安裝BLAS庫

 sudo apt-get install build-essential cmake git unzip pkg-config libopenblas-dev liblapack-dev 

（2）安裝python科學套件

 sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-matplotlib python-yaml 

（3）安裝HDF5。這個庫最初由NASA開發，用高效的二進制格式來保存數值數據的大文件。（它可以讓你將Keras模型快速高效地保存到磁盤）

 sudo apt-get install libhdf5-serial-dev python-h5py 

（4）安裝Graphviz和pydot-ng，這兩個包可以將Keras模型可視化。

 sudo apt-get install graphviz 

 sudo pip install pydot-ng

（5）安裝python-opencv包

 sudo apt-get install python-opencv 

3、安裝CUDA和cuDNN

見另一篇博文：https://www.cnblogs.com/booturbo/p/11834661.html

4、安裝支持GPU的TensorFlow

 pip install tensorflow-gpu 

 pip3 install tensorflow-gpu

5、安裝Keras

可以從PyPI安裝Keras

 sudo pip install keras 

也可以從GitHub安裝Keras。這種方式安裝，可以運行keras/examples文件夾里的示例。

git clone https://github.com/fchollet/keras
cd keras sudo python setup.py install

安裝完成后，運行下示例腳本，例如 MNIST

在keras文件目錄下運行， python examples/mnist_cnn.py 

 運行過Keras之后，就可以在～/.keras/keras.json看到Keras的配置文件，編輯該文件為Keras選擇后端引擎，

{
    "image_data_format": "channels_last", "epsilon": le-07,
    "floatx": "float32",
    "backend": "tensorflow" }

 

到此結束。