TensorFlow的两种不同安装方法（亲测有效）

基于VMWare的Ubuntu14.04安装

事先准备：

1.由于使用的是虚拟机，所以建议最好安装xshell, xftp，便于进行文件的传输和控制

2.关闭防火墙: sudo ufw disable

3.安装ssh: sudo apt-get install ssh

一、使用PIP进行安装（简单易用，建议使用）

Pip安装

$ sudo apt-get install python-pip python-dev build-essential

$ sudo pip install --upgrade pip

Tensorflow的安装

$ sudo pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.1.0-cp27-none-linux_x86_64.whl

1.我下载的是当前的最新版本，后期如果需要新的版本

$ pip install --upgrade tensorFlow

2.也可以登陆https://storage.googleapis.com/tensorflow/，看是否有更新，然后先卸载，再将对应位置更改一下即可，但须卸载旧的版本

$ pip uninstall tensorflow

这样TensorFlow的环境就安装完成了

二、从源码编译安装（很费事，但能手动进行一些文件的配置，如果想安装Anaconda先看后面红字部分）

安装依赖工具包

1.安装JDK8

$ apt-get install software-properties-common

$ add-apt-repository ppa:webupd8team/java

$ apt-get update

$ apt-get install oracle-java8-installer

2.安装Bazel以及其他依赖包

（1）传统安装

$ echo "deb [arch=amd64] http://storage.googleapis.com/bazel-apt stable jdk1.8" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/bazel.list

$ curl https://storage.googleapis.com/bazel-apt/doc/apt-key.pub.gpg | sudo apt-key add -

$ sudo apt-get update && sudo apt-get install bazel

（2）安装包安装

安装其它依赖库

$ apt-get install pkg-config zip g++ zlib1g-dev unzip

$ apt-get install git

 

下载安装bazel

当前安装的是Bazel的0.3.1版本，如果有新的版本可以替换相应的版本号，

GitHub（https://github.com/bazelbuild/bazel/releases/tag/0.3.1）,可以右键迅雷下载

 

$ chmod +x bazel-0.4.5-jdk7-installer-linux-x86_64.sh

$ ./bazel-0.4.5-jdk7-installer-linux-x86_64.sh -user

$ export PATH=“$PATH:$HOME/bin”(等号之间不能加空格)

 

安装TensorFlow的依赖包

$ apt-get install python-numpy swig python-dev python-wheel

 

TensorFlow编译环境的配置

$ git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow

$ cd tensorflow

$ ./configure

之后根据本身的环境进行配置即可

Configure顺利结束后，使用编译命令执行编译即可

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

$ bazel build --copt=-march=native -c opt //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

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

$ ls -a /tmp/tensorflow_pkg

（其中tensorflow-1.0.0rc0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl根据下载的不同需要更改一下）

$ pip install /tmp/tensorflow_pkg/tensorflow-1.2.0rc0-cp27-none-linux_x86_64.whl

如果报错的话，如下

$ python -m pip install --upgrade pip

可以升级一下pip，然后在重复执行一下

$ pip install /tmp/tensorflow_pkg/tensorflow-1.0.0rc0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl

$ pip install --upgrade tensorflow

另：在实际运行中可能会用到各种依赖库

$ sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-matplotlib python-sklearn python-skimage python-h5py python-protobuf python-leveldb python-networkx python-nose python-pandas python-gflags Cython ipython

当然如果采用的是第二种安装方法，也可以使用Anaconda，但需注意的是，在安装TensorFlow的时候一定要将默认位置改为的python路径（即：Please specify the location of python-----这一步骤）

Anaconda的安装

Anaconda提供了一个编译好的环境可以直接安装，避免了需要安装多种类型的依赖库

1.下载Anaconda(也可在虚拟机上下载，但速度太慢了)

（官网： http://www.continuum.io/downloads）

2.导入到虚拟机中（我放在了桌面位置），然后进入xshell

bash Anaconda2-4.3.1-Linux-x86_64.sh

3.接下来得到安装提示，回车确认，进入License文档，输入q跳过，再输入yes，进入安装路径的设定，此处我选择的是默认，然后安装开始

4.安装完成后会有提示，建议yes添加

 

安装完成，在使用的时候出现如下错误

 

$ pip install --upgrade tensorflow

最后成功的图像显示