离线安装tensorboardx_TensorFlow的离线安装

主要通过whl方式进行配置。

1.1          Whl文件下载地址：

注意：必须安装numpy-mkl，替代原有的numpy，安装时会自动卸载原版本。

共下载三个文件：

numpy-1.16.0+mkl-cp37-cp37m-win_amd64.whl

protobuf-3.6.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl

tensorflow-1.9.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl

首先我们在cmd下进入.whl文件所在目录，然后：

pip install some.whl

1.2

需要安装的依赖包如下(注意版本号)：

pip离线文件的下载地址:

(1)以whl结尾的文件可以使用如下命令安装

pip install xxxxx.whl

(2)以.tar.gz结尾的文件要先解压在进入解压文件夹，使用python setup.py install安装

现在深度学习神经网络人工智能真的是很火，所以TensorFlow也很火，为了不被技术浪潮所淹没，作为程序员(自封的)也要紧跟技术潮流所以开始学习TensorFlow，首先就是学习开发环境搭建，TensorFlow 在线安装真的是很方便，只要 pip install tensorflow 就可以安装完毕，但有很多情况下，有些服务器是无法联网的，那我们要如何进行安装呢。下面我来给大家说说TensorFlow 在Linux系统下离线安装方法。

首先要保证有一台可以联网的机器(如果这都没有那下面你可以不用看了)，这台机器主要是来下载各种安装包。

python安装包建议安装3.6及以上版本(本人使用的3.6.4，3以下版本不建议使用)

下载地址

TensorFlow 安装包(大家可以去清华的镜像网站下载，我用的是最新的1.7的，建议大家安装1.6版本以上的。本人1.7 1.6 1.5 亲测都安装成功)

下载地址

清华的镜像里也有anaconda需要的同学可以去哪里下载

Linux系统，强烈建议安装centos7(7以下系统不建议安装，本人亲测，使用centos6.5 1.7 1.6 1.5 在安装完成后无法正常调用TensorFlow包，会提示gcc版本过低错误，1.5以下的TensorFlow我建议还是不要用了。)

相关依赖包下载，要成功的离线安装好TensorFlow需要先下载并安装好相关依赖包，初步估算在10个以上，TensorFlow版本不同依赖包也会有所不同，大家可以在安装的时候看下面的报警提示，缺哪个就去下载哪个。下面的红色字体就是告诉你所缺的依赖包。

下载地址(所有相关的依赖包都可以在这个网站上下载)

大家也可以在百度上 包名+版本号 进行精确的查找(找到的网站也是下面这个网站)

注意事项

1. 重点注意事项，重点，重点，重点，html5lib 安装，很多安装大多是在这步卡住了，本人在这也踩了很多坑，首先我们先要去下载 html5lib-0.9999999.tar.gz 这个安装包，记住一定要是小数点后面带7个9的安装包。其他9的不行，大于9的1.0的也不可以，在安装前先要去python 的 安装包目录(/usr/local/lib/python3.6/site-packages)里看下是否已经有 html5lib 这个文件或者文件夹，如果有先删除，然后在安装html5lib-0.9999999。成功的安装完html5lib基本上可以说你已经安装好了TensorFlow的安装环境了，剩下的你可以根据提示进行一步步的安装了。

下面是具体的安装步骤(比较啰嗦请如需要请耐心看完，如果觉得无聊大家可以自行跳过，本人在后面制作了一个shell脚本，和全部的安装包，大家只要解压，进入文件夹，执行bash tf_install.sh 就可自动安装了)

一、 Tensorflow 的安装环境(cpu版)

1、 centos7(7以下版本不建议使用)

2、 python3.6(2版本不建议使用因2只支持到2020年)

3、 Tensorflow1.7(建议使用1.6及以上版本)

4、 Anaconda3(可选择安装，下面教程未使用anaconda进行安装)

二、 所需安装包

1. Python-3.6.4.tgz

2. tensorflow-1.7.0rc0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl

3. protobuf-3.5.2-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl

4. six-1.11.0-py2.py3-none-any.whl

5. gast-0.2.0.tar.gz

6. grpcio-1.10.0-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl

7. absl-py-0.1.11.tar.gz

8. numpy-1.14.2-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl

9. tensorboard-1.6.0-py3-none-any.whl

10. html5lib-0.9999999.tar.gz

11. Werkzeug-0.14.1-py2.py3-none-any.whl

12. bleach-1.5.0-py2.py3-none-any.whl

13. termcolor-1.1.0.tar.gz

14. astor-0.6.2-py2.py3-none-any.whl

15. wheel-0.30.0-py2.py3-none-any.whl

三、 安装步骤

提示

1、以whl结尾的文件可以使用如下命令安装

# pip install xxxxx.whl(安装文件名)

2、以.tar.gz结尾的文件要先解压在进入解压文件夹，使用python setup.py install安装

示例如下

# tar zxvf gast-0.2.0.tar.gz

# cd gast-0.20

# python setup.py install

3、由于TensorFlow的安装要依赖很多其他安装包，所以安装关系是承继 关系，所以要先安装最底层依赖的安装包，然后层层递增，最后安装TensorFlow

安装开始

1、 安装python

由于centos7自带的python是2.7为了更好的支持TensorFlow的后续开发，我们使用的python3.6

首先要解压python3.6安装包

# tar zxvf Python-3.6.4.tgz

然后进入解压的文件夹

# cd Python-3.6.4

接下来分别执行下面三个命令进行安装

# ./configure

# make

# make install

这样我们就安装完python3了，但这时系统默认的还是2.7 接下来我们要进行配置更改

使python3成为系统默认的python

接下我们执行3个命令修改python对应的软连接。这样系统默认的就是python3

# mv /usr/bin/python /usr/bin/python.bak

# ln -s /usr/local/python/bin/python3 /usr/bin/python

# ln -s /usr/local/python/bin/pip3

/usr/bin/pip

至此python3.6 我们就安装完毕了

2、 安装依赖包

首先我们安装所有的tar.gz 文件

html5lib-0.9999999.tar.gz

gast-0.2.0.tar.gz

absl-py-0.1.11.tar.gz

termcolor-1.1.0.tar.gz

记住tar.gz文件的安装方法3部，1解压，2进入文件夹，3 执行python setup.py install 命令

接下来我们来安装whl 文件 whl有依赖关系所以要按照先后顺序安装。安装方法

pip install xxxx.whl(文件名)

1) six-1.11.0-py2.py3-none-any.whl

2) protobuf-3.5.2-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl

3) grpcio-1.10.0-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl

4) numpy-1.14.2-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl

5) Werkzeug-0.14.1-py2.py3-none-any.whl

6) Markdown-2.6.11-py2.py3-none-any.whl

7) wheel-0.30.0-py2.py3-none-any.whl

8) bleach-1.5.0-py2.py3-none-any.whl

9) tensorboard-1.6.0-py3-none-any.whl

10) astor-0.6.2-py2.py3-none-any.whl

3、 安装TensorFlow

上面所有的依赖安装成功后我们就可以安装TensorFlow

# pip install tensorflow-1.7.0rc0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl

这样TensorFlow我们就安装成功了

4、 验证

安装完成后我们进行一下验证，TensorFlow环境是否成功

在命令行中输入python

#python

进入python编译模式

1. >>>import tensorflow as tf

2. >>>sess = tf.Session()

3. >>>a = tf.constant(10)

4. >>>b = tf.constant(22)

5. >>>print(sess.run(a + b))

6. 32

出现32表示我们的TensorFlow安装成功

四、 集成安装

上面的安装步骤虽然详细但毕竟比较繁琐，为方便大家安装，我们开发了一个shell脚本，集成了所有安装命令，大家只要把相关安装包拷贝到Linux任意目录和文件夹下，然后解压文件，进入文件目录 输入 # bash

tf_install.sh 就可一键安装

五、 其他

1. 不建议在centos7以下的Linux系统上安装，亲测在6.5上虽然安装成功，但是在验证导入TensorFlow 包时会报

ImportError: /usr/lib64/libstdc++.so.6:

version`CXXABI_1.3.7′ not found (required by /opt/Python/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/_pywrap_tensorflow_internal.so)

错误，这时因为6.5上的gcc版本过低

2. anaconda 集成了python3.6 和一些安装依赖包，但缺点是占用空间大，大家可视情况安装。

3. 在用anaconda 进行安装时一定要先删除anaconda 中的html5lib包

否则在安装html5lib-0.9999999.tar.gz时虽然成功但系统调用的仍然是默认的anaconda

中的原html5lib包

安装文档和相关安装包

下载地址