TensorFlow学习笔记（一补）：使用Anaconda安装TensorFlow

建议参照最新的tensorflow安装步骤（Linux，官方网站经常访问不是很稳定，所以给了一个github的地址）：https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/docs_src/install/install_linux.md

最近，tensorflow网站上给出了新的使用Anaconda配置和安装Tensorflow的步骤，经过测试，在国内可以无障碍的访问。Anaconda 是一个基于python的科学计算包集合，目前支持Python 2.7，3.4，3.5，3.6。

注意：在安装过程中如果出现很长的报错，观察错误信息的末尾，如果是网络链接相关，就重新运行一遍语句即可（如出现进度条不动的情况，也可重新运行语句），Anaconda自身约500M，tensorflow所需软件包约几十Ｍ。

操作系统：　Ubuntu 14.04

1. 安装Anaconda

从anaconda官网（https://www.continuum.io/downloads）上下载linux版本的安装文件（推荐Python 2.7版本），运行sh完成安装。

安装anaconda，在终端输入:

cd ~/Downloads

bash Anaconda-2.2.0-linux-x86_64.sh

2. 建立一个tensorflow的运行环境

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# Python 2.7  
$ conda create -n tensorflow python=2.7                              选这个。

  
# Python 3.4  
$ conda create -n tensorflow python=3.4  
  
# Python 3.5  
$ conda create -n tensorflow python=3.5  

3.在conda环境中安装tensorflow

在conda环境中安装tensorflow的好处是可以便捷的管理tensorflow的依赖包。分为两个步骤：激活上一步建立的名为tensorflow的conda环境；用conda或者pip工具安装Tensorflow，作者选择的是pip方式。

3.1 pip方式

pip方式需要首先激活conda环境

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$ source activate tensorflow  

然后根据要安装的不同tensorflow版本选择对应的一条环境变量设置export语句（操作系统，Python版本，CPU版本还是CPU+GPU版本）

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# Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only, Python 2.7  
(tensorflow)$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.10.0-cp27-none-linux_x86_64.whl  
  
# Ubuntu/Linux 64-bit, GPU enabled, Python 2.7  
# Requires CUDA toolkit 7.5 and CuDNN v5. For other versions, see "Install from sources" below.  
(tensorflow)$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.10.0-cp27-none-linux_x86_64.whl  
  
# Mac OS X, CPU only, Python 2.7:  
(tensorflow)$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-0.10.0-py2-none-any.whl  
  
# Mac OS X, GPU enabled, Python 2.7:  
(tensorflow)$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/gpu/tensorflow-0.10.0-py2-none-any.whl  
  
# Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only, Python 3.4  
(tensorflow)$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.10.0-cp34-cp34m-linux_x86_64.whl  
  
# Ubuntu/Linux 64-bit, GPU enabled, Python 3.4  
# Requires CUDA toolkit 7.5 and CuDNN v5. For other versions, see "Install from sources" below.  
(tensorflow)$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.10.0-cp34-cp34m-linux_x86_64.whl  
  
# Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only, Python 3.5  
(tensorflow)$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.10.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl  
  
# Ubuntu/Linux 64-bit, GPU enabled, Python 3.5  
# Requires CUDA toolkit 7.5 and CuDNN v5. For other versions, see "Install from sources" below.  
(tensorflow)$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.10.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl  
  
# Mac OS X, CPU only, Python 3.4 or 3.5:  
(tensorflow)$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-0.10.0-py3-none-any.whl  
  
# Mac OS X, GPU enabled, Python 3.4 or 3.5:  
(tensorflow)$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/gpu/tensorflow-0.10.0-py3-none-any.whl  

最后根据是python 2还是３版本选择一句进行安装。

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# Python 2  
(tensorflow)$ pip install --ignore-installed --upgrade $TF_BINARY_URL  
  
# Python 3  
(tensorflow)$ pip3 install --ignore-installed --upgrade $TF_BINARY_URL  

3.2 conda方式   ——选这个～

conda上面目前有人已经做好了tensorflow的pkg，但是版本不一定最新，且只有CPU版本，不支持GPU。

步骤也是首先激活conda环境，然后调用conda install 语句安装.

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$ source activate tensorflow  
(tensorflow)$  # Your prompt should change  
  -------------------------------------------------------
# Linux/Mac OS X, Python 2.7/3.4/3.5, CPU only:  
(tensorflow)$ conda install -c conda-forge tensorflow 

--------------------------------或者------------------

anaconda search -t conda tensorflow

选版本最新的

因此，执行下面代码来查看详细信息：

anaconda show jjhelmus/tensorflow

它就会告诉你，怎么来安装这个包,在终端执行：

conda install --channel https://conda.anaconda.org/jjhelmus tensorflow

上面的步骤完成后，从conda环境中退出:

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(tensorflow)$ source deactivate  

4. 测试安装

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$ source activate tensorflow  
(tensorflow)$  # Your prompt should change.  
# Run Python programs that use TensorFlow.  
... 

安装成功与否，我们可以测试一下。

在终端输入python，进入python编译环境，然后输入：

import tensorflow as tf

tf.__version__tf.__path__-------------------

$ python
...
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> print(sess.run(hello))
Hello, TensorFlow!
>>> a = tf.constant(10)
>>> b = tf.constant(32)
>>> print(sess.run(a + b))
42
>>>

# When you are done using TensorFlow, deactivate the environment.  
(tensorflow)$ source deactivate