python tensorflow install

方法1

（1）首先安装pip

sudo apt-get install python-pip python-dev

（2）利用pip安装tensorflow
sudo pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.8.0-cp27-none-linux_x86_64.whl

3、检验tensorflow是否安装成功

通过下面一段代码来测试tensorflow是否安装成功：
$ python
...
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> print(sess.run(hello))
Hello, TensorFlow!
>>> a = tf.constant(12)
>>> b = tf.constant(12)
>>> print(sess.run(a + b))
24
>>>

方法2

基于 Docker 的安装

我们也支持通过安装 Docker. 一旦 Docker 已经启动运行, 可以通过命令启动一个容器:

$ docker run -it b.gcr.io/tensorflow/tensorflow

该命令将启动一个已经安装好 TensorFlow 及相关依赖的容器.

其它镜像

默认的 Docker 镜像只包含启动和运行 TensorFlow 所需依赖库的一个最小集. 我们额外提供了下面的容器, 该容器同样可以通过上述 docker run 命令安装:

b.gcr.io/tensorflow/tensorflow-full: 镜像中的 TensorFlow 是从源代码完整安装的, 包含了编译和运行 TensorFlow 所需的全部工具. 在该镜像上, 可以直接使用源代码进行实验, 而不需要再安装上述的任何依赖.

方法3

基于 VirtualEnv 的安装

我们推荐使用 Anaconda 是一个集成许多第三方科学计算库的 Python 科学计算环境,Anaconda 使用 conda 作为自己的包管理工具,同时具有自己的指导

建立一个 conda 计算环境名字叫tensorflow:

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

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

激活tensorflow环境,然后使用其中的 pip 安装 TensorFlow. 当使用easy_install使用--ignore-installed标记防止错误的产生。

$ source activate tensorflow
(tensorflow)$  # Your prompt should change

# 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

对于 Python 3.x :

$ source activate tensorflow
(tensorflow)$  # Your prompt should change

# 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

conda 环境激活后,你可以教程安装 Bazel 的依赖. 然后在下载地址

将工具安装到诸如 /usr/local/cuda 之类的路径.

下载并安装 CUDNN Toolkit 6.5

本网页的 Mac OS X 安装指南.

SWIG

PCRE, 而不是 PCRE2.

Numpy

参见<a rel="nofollow" href="http://docs.scipy.org/doc/numpy/user/install.html" "="" style="box-sizing: border-box; padding: 0px; margin: 0px; background-color: transparent; color: rgb(45, 133, 202); text-decoration: none;">安装教程.

创建 pip 包并安装

$ bazel build -c opt //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

$ bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg

# .whl 文件的实际名字与你所使用的平台有关
$ pip install /tmp/tensorflow_pkg/tensorflow-0.5.0-cp27-none-linux_x86_64.whl

训练你的第一个 TensorFlow 神经网络模型

从源代码树的根路径执行:

$ cd tensorflow/models/image/mnist
$ python convolutional.py
Succesfully downloaded train-images-idx3-ubyte.gz 9912422 bytes.
Succesfully downloaded train-labels-idx1-ubyte.gz 28881 bytes.
Succesfully downloaded t10k-images-idx3-ubyte.gz 1648877 bytes.
Succesfully downloaded t10k-labels-idx1-ubyte.gz 4542 bytes.
Extracting data/train-images-idx3-ubyte.gz
Extracting data/train-labels-idx1-ubyte.gz
Extracting data/t10k-images-idx3-ubyte.gz
Extracting data/t10k-labels-idx1-ubyte.gz
Initialized!
Epoch 0.00
Minibatch loss: 12.054, learning rate: 0.010000
Minibatch error: 90.6%
Validation error: 84.6%
Epoch 0.12
Minibatch loss: 3.285, learning rate: 0.010000
Minibatch error: 6.2%
Validation error: 7.0%
...
...

常见问题

GPU 相关问题

如果在尝试运行一个 TensorFlow 程序时出现以下错误:

ImportError: libcudart.so.7.0: cannot open shared object file: No such file or directory

请确认你正确安装了 GPU 支持, 参见相关章节.

在 Linux 上

如果出现错误:

...
 "__add__", "__radd__",
             ^
SyntaxError: invalid syntax

解决方案: 确认正在使用的 Python 版本为 Python 2.7.

在 Mac OS X 上

如果出现错误:

import six.moves.copyreg as copyreg

ImportError: No module named copyreg

解决方案: TensorFlow 使用的 protobuf 依赖 six-1.10.0. 但是, Apple 的默认 python 环境已经安装了 six-1.4.1, 该版本可能很难升级. 这里提供几种方法来解决该问题:

升级全系统的 six:
```
  sudo easy_install -U six
```
通过 homebrew 安装一个隔离的 python 副本:
```
  brew install python
```
在virtualenv 内编译或使用 TensorFlow.

如果出现错误:

>>> import tensorflow as tf
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/__init__.py", line 4, in <module>
    from tensorflow.python import *
  File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/__init__.py", line 13, in <module>
    from tensorflow.core.framework.graph_pb2 import *
...
  File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/core/framework/tensor_shape_pb2.py", line 22, in <module>
    serialized_pb=_b('\n,tensorflow/core/framework/tensor_shape.proto\x12\ntensorflow\"d\n\x10TensorShapeProto\x12-\n\x03\x64im\x18\x02 \x03(\x0b\x32 .tensorflow.TensorShapeProto.Dim\x1a!\n\x03\x44im\x12\x0c\n\x04size\x18\x01 \x01(\x03\x12\x0c\n\x04name\x18\x02 \x01(\tb\x06proto3')
TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'syntax'

这是由于安装了冲突的 protobuf 版本引起的, TensorFlow 需要的是 protobuf 3.0.0. 当前最好的解决方案是确保没有安装旧版本的 protobuf, 可以使用以下命令重新安装 protobuf 来解决冲突:

brew reinstall --devel protobuf