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二进制安装
TensorFlow Python API 依赖 Python 2.7 版本. 在 Linux 和 Mac 下最简单的安装方式, 是使用 pip 安装. 如果在安装过程中遇到错误, 请查阅 常见问题. 为了简化安装步骤, 建议使用 virtualenv, 教程见 这里. Ubuntu/Linux# 仅使用 CPU 的版本$ pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.5.0-cp27-none-linux_x86_64.whl# 开启 GPU 支持的版本 (安装该版本的前提是已经安装了 CUDA sdk)$ pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.5.0-cp27-none-linux_x86_64.whlMac OS X在 OS X 系统上, 我们推荐先安装 homebrew, 然后执行 brew install python, 以便能够使用 homebrew 中的 Python 安装 TensorFlow. 另外一种推荐的方式是在 virtualenv 中安装 TensorFlow. # 当前版本只支持 CPU$ pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.5.0-py2-none-any.whl基于 Docker 的安装我们也支持通过 Docker 运行 TensorFlow. 该方式的优点是不用操心软件依赖问题. 首先, 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:
我们推荐使用 virtualenv 创建一个隔离的容器, 来安装 TensorFlow. 这是可选的, 但是这样做能使排查安装问题变得更容易. 首先, 安装所有必备工具: # 在 Linux 上:$ sudo apt-get install python-pip python-dev python-virtualenv# 在 Mac 上:$ sudo easy_install pip # 如果还没有安装 pip$ sudo pip install --upgrade virtualenv接下来, 建立一个全新的 virtualenv 环境. 为了将环境建在 ~/tensorflow 目录下, 执行: $ virtualenv --system-site-packages ~/tensorflow$ cd ~/tensorflow然后, 激活 virtualenv: $ source bin/activate # 如果使用 bash$ source bin/activate.csh # 如果使用 csh(tensorflow)$ # 终端提示符应该发生变化在 virtualenv 内, 安装 TensorFlow: (tensorflow)$ pip install --upgrade <$url_to_binary.whl>接下来, 使用类似命令运行 TensorFlow 程序: (tensorflow)$ cd tensorflow/models/image/mnist(tensorflow)$ python convolutional.py# 当使用完 TensorFlow(tensorflow)$ deactivate # 停用 virtualenv$ # 你的命令提示符会恢复原样尝试你的第一个 TensorFlow 程序(可选) 启用 GPU 支持如果你使用 pip 二进制包安装了开启 GPU 支持的 TensorFlow, 你必须确保 系统里安装了正确的 CUDA sdk 和 CUDNN 版本. 请参间 CUDA 安装教程 你还需要设置 LD_LIBRARY_PATH 和 CUDA_HOME 环境变量. 可以考虑将下面的命令 添加到~/.bash_profile 文件中, 这样每次登陆后自动生效. 注意, 下面的命令 假定 CUDA 安装目录为/usr/local/cuda: export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64"export CUDA_HOME=/usr/local/cuda运行 TensorFlow打开一个 python 终端: $ 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>>>从源码安装克隆 TensorFlow 仓库$ git clone --recurse-submodules https://github.com/tensorflow/tensorflow--recurse-submodules 参数是必须得, 用于获取 TesorFlow 依赖的 protobuf 库. Linux 安装安装 Bazel首先依照 教程 安装 Bazel 的依赖. 然后使用下列命令下载和编译 Bazel 的源码: $ git clone https://github.com/bazelbuild/bazel.git$ cd bazel$ git checkout tags/0.1.0$ ./compile.sh上面命令中拉取的代码标签为 0.1.0, 兼容 Tensorflow 目前版本. bazel 的HEAD 版本 (即最新版本) 在这里可能不稳定. 将执行路径 output/bazel 添加到 $PATH 环境变量中. 安装其他依赖$ sudo apt-get install python-numpy swig python-dev可选: 安装 CUDA (在 Linux 上开启 GPU 支持)为了编译并运行能够使用 GPU 的 TensorFlow, 需要先安装 NVIDIA 提供的 Cuda Toolkit 7.0 和 CUDNN 6.5 V2. TensorFlow 的 GPU 特性只支持 NVidia Compute Capability >= 3.5 的显卡. 被支持的显卡 包括但不限于:
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下载地址 解压并拷贝 CUDNN 文件到 Cuda Toolkit 7.0 安装路径下. 假设 Cuda Toolkit 7.0 安装 在 /usr/local/cuda, 执行以下命令: tar xv*** cudnn-6.5-linux-x64-v2.tgzsudo cp cudnn-6.5-linux-x64-v2/cudnn.h /usr/local/cuda/includesudo cp cudnn-6.5-linux-x64-v2/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64配置 TensorFlow 的 Cuba 选项从源码树的根路径执行: $ ./configureDo you wish to bulid TensorFlow with GPU support? [y/n] yGPU support will be enabled for TensorFlowPlease specify the location where CUDA 7.0 toolkit is installed. Refer toREADME.md for more details. [default is: /usr/local/cuda]: /usr/local/cudaPlease specify the location where CUDNN 6.5 V2 library is installed. Refer toREADME.md for more details. [default is: /usr/local/cuda]: /usr/local/cudaSetting up Cuda includeSetting up Cuda lib64Setting up Cuda binSetting up Cuda nvvmConfiguration finished这些配置将建立到系统 Cuda 库的符号链接. 每当 Cuda 库的路径发生变更时, 必须重新执行上述 步骤, 否则无法调用 bazel 编译命令. 编译目标程序, 开启 GPU 支持从源码树的根路径执行: $ bazel build -c opt --config=cuda //tensorflow/cc:tutorials_example_trainer$ bazel-bin/tensorflow/cc/tutorials_example_trainer --use_gpu# 大量的输出信息. 这个例子用 GPU 迭代计算一个 2x2 矩阵的主特征值 (major eigenvalue).# 最后几行输出和下面的信息类似.000009/000005 lambda = 2.000000 x = [0.894427 -0.447214] y = [1.788854 -0.894427]000006/000001 lambda = 2.000000 x = [0.894427 -0.447214] y = [1.788854 -0.894427]000009/000009 lambda = 2.000000 x = [0.894427 -0.447214] y = [1.788854 -0.894427]注意, GPU 支持需通过编译选项 "--config=cuda" 开启. 已知问题
Mac 和 Linux 需要的软件依赖完全一样, 但是安装过程区别很大. 以下链接用于帮助你 在 Mac OS X 上安装这些依赖: Bazel参见本网页的 Mac OS X 安装指南. SWIGMac OS X 安装教程. 注意: 你需要安装PCRE, 而不是 PCRE2. Numpy参见安装教程. 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.pySuccesfully 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.gzExtracting data/train-labels-idx1-ubyte.gzExtracting data/t10k-images-idx3-ubyte.gzExtracting data/t10k-labels-idx1-ubyte.gzInitialized!Epoch 0.00Minibatch loss: 12.054, learning rate: 0.010000Minibatch error: 90.6%Validation error: 84.6%Epoch 0.12Minibatch loss: 3.285, learning rate: 0.010000Minibatch 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 copyregImportError: 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:
如果出现错误: >>> import tensorflow as tfTraceback (most recent call last): File "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
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