Ubuntu环境下基于Anaconda安装Tensorflow

安装tensorflow共有三种方法，见https://www.tensorflow.org/get_started.在此选用基于Anaconda进行安装的方法，具体步骤总结如下：

安装环境：Ubuntu 16.04LTS

1、安装Anaconda

主要参考：https://docs.anaconda.com/anaconda/install/linux

1.1 从清华大学开源软件网站上选择合适的源文件并下载，

本人选择的是Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh，此为python3.6版本。由于python3为发展趋势，建议安装python3版本。

1.2 在终端terminal中运行bash ~/path/sourcename,即自动进行安装，过程下会有进行选择，不懂的情况下enter“Yes”。

其中path为对应源文件所在路径，本人的为下载目录，path=‘下载’（中文系统）;sourcename为源文件名称，在此为sourcename=‘Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh’。运行命令如下：

bash ~/Download/Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh

1.3验证安装是否成功：

python
>>>import numpy #查看是否能够运行，numpy为anaconda内置python库。

2、安装tensorflow

2.1 安装GPU条件：

sudo apt-get install libcupti-dev

如果不安装GPU版本，则不需要运行命令。

2.2 创建tensorflow环境：

conda create -n tensorflow python=3.6

注意python=3.6为paython的版本，要跟所要安装的tensorflow进行对应

2.2.1如果出现安装不成功的情况，需要把相应已存在的tensorflow文件夹删除：

cd /hom
9a41
e/ucandoit/anaconda3/envs/
rm -r tensorflow/
ls #查看tensorflow文件夹是否删除。如果已删除成功，再次运行创建tensorflow环境命令即可。

2.3激活tensorflow环境：

source activate tensorflow

2.4安装tensorflow：

pip install --ignore-installed --upgrade tfBinaryURL

tfBinaryURL可在清华大学开源软件网站查得，选择cpu/gpu、安装系统、python版本及tensorflow版本后会自动生成。如选择cpu、Linux系统、cp36版本的python、1.4.0的Tensorflow后生成：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.4.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl

如果安装过程中出错，重新运行该行命令即可。

2.5验证是否安装成功：

重启terminal后，输入命令：

source activate tensorflow #首先激活tensorflow环境
python  #启动python环境
# 验证TensorFlow是否安装成功
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> print sess.run(hello)
Hello, TensorFlow! # 恭喜！安装成功！

3、配置anaconda：

如果不进行配置，启动spyder等也是不能够运行tensorflow的，因为anaconda中默认anzhaung的spyder等是应用于root的，而非tensorflow。在Terminal中运行命令：

anaconda-navigator #启动anaconda。

在左侧列表中，选择Environment，可看到Anaconda中安装环境为root和tensorflow。选择Tensorflow后，边上会出现一个箭头，这时就可以在右边的列表中查看、安装、卸载Tensorflow下的软件及软件包了。

安装的软件可在anaconda->home下查看，同样需要选择应用环境。

ipython # terminal下运行python语句,支持自动补全
spyder # 集成开发环境
jupyter # 交互式笔记本

根据需要安装的python库有：

numpy
pandas
matplotlib
......

4、启动Tensorflow开发环境

有两种方法，方法一，通过anaconda启动：

anaconda-navigator
#启动anaconda->home->(Applications on)tensorflow，启动相关开发软件

方法二，通过terminal启动：

source activate tensorflow # 激活Tensorflow环境
python # 或ipython或Spyder启动开发环境