tensorflow安装实践

安装tensorflow使用GPU

fedora安装N卡的驱动

1. 使用GPU并且基于docker安装（操作系统不支持）
   https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker?utm_source=tuicool&utm_medium=referral
2. N卡驱动安装的前置检查https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html#pre-installation-actions
3. 驱动安装https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html#fedora-installation
4. 环境设置https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html#post-installation-actions
   

基于docker安装tensofrflow

1. 拉取latest镜像，运行参数可见docker的store网站上的说明

2. 测试脚本出现"The kernel appears to have died. It will restart automaticall" 错误

3. 拉取1.7.0、1.8.0、1.5.1、devel,还是出现此错误，运行客户端则出现Illegal instruction (core dumped),这个错误通常是存在cpu不支持的指令，可能是硬件不支持此版本。所以降级，测试下1.4和，确实不行的话放弃此方式
4. 经测试1.4.1支持，而且i3cpu对于高于此版本的tensorflow的docker版本不支持
5. docker service 安装tensorflow的奇怪问题，只有manager上的可以运行，slave节点的访问时会有403错误，如果是单独安装的容器方式安装的则不存在此问题，怀疑是swarm的服务复制方式造成的问题，具体原因不明。
   

基于python的pip安装

按照文档说明，使用python的2.7版本的pip方式安装成功，此机器是i5cpu，而docker安装的是i3cpu

Virtualenv 的安装资源被拦截，此方式也不可使用