使用Python语言作为开发语言。
- 安装Anaconda
- 从Anaconda官网获取Anaconda。
- 安装Anaconda。
bash Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh
- “Do you approve the license terms?”，输入yes。
- 输入Anaconda的安装路径或者Enter选择默认的路径。
- “Do you wish the installer to prepend the Anaconda3 install Location to PATH in your .../.bashrc?”，输入yes将anaconda3的binary路径加入到.bashrc文件。
- 安装完成。在终端输入python命令，进入python shell。
- 安装Bazel
- 安装JDK8。
sudo add-apt-repository ppa:webupd8team/java
sudo apt update
sudo apt install oracle-java8-installer
- 安装Bazel的其他依赖工具包。
sudo apt install pkg-config zip g++ zlib1g-dev unzip
- 从Github发布页面获取Bazel安装包并安装。
chmod +x bazel-0.24.0-installer-linux-x86_64.sh
./bazel-0.24.0-installer-linux-x86_64.sh --user
- 安装TensorFlow的其他依赖包。
sudo apt install python3-numpy swig python3-dev python3-wheel
Bazel安装完成后，会在home空间下生成名为bin的文件夹，里面是一个名为bazel的脚本文件。将bzael导入PATH：
export PATH="$PATH:$HOME/bin"
在终端输入bazel命令验证是否安装成功。
ps:安装时出现了如下错误，原因是bazel安装包所在路径包含中文。
Error: LinkageError occurred while loading main class com.google.devtools.build.lib.bazel.Bazel
java.lang.ExceptionInInitializerError: null
- 安装CUDA。
CUDA是NVIDIA推出的使用GPU资源进行复杂通用并行计算的SDK。
可以在CUDA GPUs上查看自己显卡的计算能力值。
显卡
显卡计算能力值
- 在NVIDIA官网获取CUDA Toolkit，页面还给出了安装方式。
下载CUDA
安装完成之后需要重启计算机使其生效。重启之后验证CUDA是否安装成功。首先在终端进入/usr/local/cuda/samples目录，执行以下make命令：
make all
如果make成功，会在最后提示“Finished building CUDA samples”信息。之后，在/usr/local/cuda/extras/demo_suite文件夹下，可以找到可执行文件deviceQuery并在终端运行该文件，会输出GPU相关信息。
折腾了几天，并且重装了两次系统之后还是没有搞定，最终决定暂时放弃GPU。所以第4步跳过。
- 安装cuDNN。
- 在NVIDIA官网获取cuDnn安装包。下载到的文件是cudnn-10.1-linux-x64-v7.5.0.56.tgz。
- 运行tar -zxvf命令解压
tar -zxvf cudnn-10.1-linux-x64-v7.5.0.56.tgz
解压后会在当前目录生成一个名为cuda的文件夹，进入该文件夹。
- 将文件夹include和lib64下的文件复制到CUDA的安装目录下相应的文件夹。
sudo cp lib64/libudnn* /usr/local/cuda/lib64/
sudo cp include/duDNN.h /usr/local/cuda/include/
- 更新cuDNN库文件的软链接。
cd /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod +r libcuDNN.
- 在系统环境里设置CUDA的路径。
打开~/.bashrc文件，将如下代码插入到最下面：
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib64:usr/local/cuda-10.1/extras/CPUTI/lin64:$LD_LIBRARY_PATH
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-10.1
export PATH=/usr/local/cuda-10.1/bin:$PATH
之后执行source ~/.bashrc命令使之生效。
- 正式安装TensorFlow（使用pip安装）
pip install --upgrade tensorflow
- 测试TensorFlow
输入一下代码，输出结果：array([4,6], dtype=float32)
import tensorflow as tf
a = tf.constant([1.0,2.0],name='a')
b = tf.constant([3.0,4.0],name='b')
result = a + b
sess = tf.Session()
sess.run(result)
如图：
测试
