离线配置Anaconda3+tensorflow-gpu1.4.0+cuda8.0+cudnn6.0
1.首先下载anaconda3 ----从官网上下载Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh
直接通过命令 bash Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh 安装
安装到检测联网时候推出,安装结束
2.更改环境目录,将conda命令和pip更改为anaconda的conda和pip
cd ~
vim .bashrc
在后面添加路径:
export PATH="/home/qlian/anaconda3:bin:$PATH"
当然也可以通过alias 命令重命名命令的路径,将conda和pip的命令指向anaconda的内容,,,但是不推荐,上面的方法一劳永逸
3.在本机可以联网的电脑下载tensorflow的相关包
然后从下面的pip list里面把没有的下载下来
下载地址:https://pypi.python.org/pypi
注1:尽量下载符合python版本的.whl文件,因为其安装过程十分简洁;有个别包只有tar.gz文件,也无需担心;
注2:很多包为python3.5和3.6共用,比如pbr-3.1.1-py2.py3-none-any.whl,即有none-any的文件,对于python的版本通用;
注3:python3.5安装的是tensorflow-1.4.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl;Anaconda(内置3.6环境)是tensorflow-1.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl;
注4:html5lib是十分变态的一个包,只能下载其html5lib 0.999与html5lib 0.9999999版本(即三个9和七个9的版本,其余版本亲测不行),该包成功安装之后才能进行bleach1.5.0的安装。(也许以后更新之后会有变化,请注意!)
所需packages: absl-py; backports.weakref; bleach 1.5.0; cycler; enum34; funcsig; html5lib; Markdown; matplotlib; mock; numpy; pbr; pip; protobuf; pyparsing; python-dateutil; pytz; setuptools; six; tensorflow-tensorboard; webencodings; Werkzeug;(以上也许会有打字错误,请结合图一下载)将以上各包存储在同一文件夹
4 安装
将上面的所有包通过scp 源文件地址 目的服务器用户名@服务器地址:目的存放地址
然后cd进入服务器下存放这些包的文件夹
通过 pip install 包名.whl 安装这些包
即可完成安装,若出错,基本上是因为上述某个包需要在它之前安装,报错提示会有说明;随着python版本的更新,以后所需包可能增加,若有报错请结合提示信息下载新包。
其次,tar.gz 的安装,通过解压发现含有setup.py文件,将该文件夹重压缩为.zip压缩包传入服务器,解压,绕后通过cd命令进入其文件目录,使用python setup.py install命令进行安装;
最后安装TensorFlow时,本人遇到数十次RetryingError(Retrying 5,4,…),经不断填坑,发现是因为packages未完全安装,造成该安装过程试图请求网络连接而不得,通过认真查看错误消息,缺什么补什么,在有网电脑上下载传输安装。
5 安装cuda8.0和cudnn6.0
因为我的服务器已经安好了cuda8.0,所以在此基础上面安装cudnn6.0
百度下载到cudnn的cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgz
cudnn6.0(cuda8.0)下载链接:
链接:http://pan.baidu.com/s/1dE3MxzF 密码:08x7
然后解压
tar -xvf cudnn-8.0-linux-x64-v5..tgz
解压后理论上应该
sudo cp /include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp -a /lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
但是因为我不是服务器最高权限用户,所以我只能通过修改.bashrc把环境路径添加进去
我当时把根目录下面的cuda拷贝到了home/qlian/haha/gaga,并把我下载解压的cudnn产生的cuda文件改成了cuda1,反正只要你把这两个路径都包含就去就没有错了
6 安装tensorflow-gpu1.4.0
注意1.6.0版本对cudnn的要求过高,所以建议不要用,会报错
1.4.0需要tensorboard0.4.0版本,这里附上链接,不太好找:https://pypi.python.org/pypi/tensorflow-tensorboard/0.4.0rc3
然后直接pip安装tensorflow-gpu就可以了,缺啥补啥
7最后测试一下
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello)) a = tf.constant(10)
b = tf.constant(32)
print(sess.run(a + b))
显示下图就表示成功了:
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