vmware +Ubuntu虚拟机+安装tensorflow+keras

折腾了一天后,原win8+Ubuntu双系统安装失败:

主要问题:Ubuntu安装后,依然进入win8,没有Ubuntu的启动项

双系统安装教程:
http://tieba.baidu.com/p/3338405022?see_lz=1
http://tieba.baidu.com/p/3338849023?see_lz=1

改用vmware +Ubuntu虚拟机

软件下载

vmvare 下载安装:官网或者百度软件站下载即可.
Ubuntu下载: Ubuntu 16.04.2 LTS (Xenial Xerus) 64-bit PC (AMD64) desktop image
http://mirror.pnl.gov/releases/xenial/

虚拟机安装教程:

http://jingyan.baidu.com/article/acf728fd417687f8e410a35a.html

Ubuntu设置root密码

默认root密码是随机的，即每次开机都有一个新的root密码。我们可以在终端输入命令 sudo passwd，然后输入新的密码,就能将root用户密码都改成新的.注意不能和个人用户重复.
修改成功后，输入命令 su root，再输入新的密码就可以进入root权限状态

安装vmware tools

不要用yum install perl安装perl,因为Ubuntu的默认管理包工具是apt,不是yum.

1.1     进入ubuntu系统后，点击虚拟机上的【VM】->【install vmware tools】，回到桌面回看到一个vmware tools的 cdrom图标。

1.2     双击打开，复制“VNwareTools-8.8.0-471268.tar.gz”到桌面下。  右键解压。



 1.3    回到解压后的目录文件夹vmware_tools_distrib下，打开终端


 1.4    输入“sudo ./vmware-install.pl”，输入用户密码便可开始安装了。或者拖动vmware-install.pl到终端



 1.5     接下来N多的enter，N多的YES，自己慢慢按吧。--如果中间有要输入什么文件夹名之类的,不要管,就一通enter就行.



 1.6   直到你看到—the vmware team就可关闭窗口，然后重新启动就可以焕然一新了。


 1.7  若还没有全屏显示，则将虚拟机的【View】->【Autosize】->【Autofit Guest】,【Autofit Window】都选上。即可实现全屏。

  1.8  安装vmware tools实现全屏后，即也实现了在主机（WIN7）和虚拟机VMware （ubuntu）间直接拖拽文件。

安装Python环境

安装开发包

系统升级
sudo apt update
sudo apt upgrade
安装 python 基础开发包
sudo apt install -y python-dev python-pip python-nose gcc g++ git gfortran vim

安装运算加速库

sudo apt install -y libopenblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev

Keras 框架搭建

相关开发包安装

在终端中输入:
sudo pip install -U --pre pip setuptools wheel
sudo pip install -U --pre numpy scipy matplotlib scikit-learn scikit-image

tensorflow安装(Python2.7,纯cpu加速版):

whl的地址: https://github.com/tensorflow/tensorflow
命令:
sudo pip install --upgrade https://ci.tensorflow.org/view/Nightly/job/nightly-matrix-cpu/TF_BUILD_IS_OPT=OPT,TF_BUILD_IS_PIP=PIP,TF_BUILD_PYTHON_VERSION=PYTHON2,label=cpu-slave/lastSuccessfulBuild/artifact/pip_test/whl/tensorflow-1.0.0-cp27-none-linux_x86_64.whl

keras

sudo pip install -U --pre keras

验证

安装完毕后，输入 python，然后输入：
import tensorflow
import keras
如果没有任何提示，则表明安装已经成功

Paste_Image.png

Keras 中 mnist 数据集测试

下载 Keras 开发包
git clone https://github.com/fchollet/keras.git
cd keras/examples/
python mnist_mlp.py
程序无错进行，至此， keras 安装完成。

附录

keras中文文档
http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/getting_started/keras_linux/