本文介绍了如何在ubuntu上以virtualenv方式安装tensorflow。  

安装pip和virtualenv:

# Ubuntu/Linux 64-bit
sudo apt-get install python-pip python-dev python-virtualenv # Mac OS X
sudo easy_install pip
sudo pip install --upgrade virtualenv

创建 Virtualenv 虚拟环境:

  进入你想安装tensorflow的父目录下,然后执行下面命令建立虚拟环境:

virtualenv --system-site-packages tensorflow

激活虚拟环境并安装tensorflow:

  对于python27,则执行如下命令:

source ./tensorflow/bin/activate  # If using bash
source ./tensorflow/bin/activate.csh # If using csh
(tensorflow)$ # Your prompt should change # Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only:
pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.6.0-cp27-none-linux_x86_64.whl # Ubuntu/Linux 64-bit, GPU enabled:
pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.6.0-cp27-none-linux_x86_64.whl # Mac OS X, CPU only:
pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.6.0-py2-none-any.whl

  对于python3则执行如下命令:

source ./tensorflow/bin/activate  # If using bash
source ./tensorflow/bin/activate.csh # If using csh
(tensorflow)$ # Your prompt should change # Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only:
pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.6.0-cp34-none-linux_x86_64.whl # Ubuntu/Linux 64-bit, GPU enabled:
pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.6.0-cp34-none-linux_x86_64.whl # Mac OS X, CPU only:
pip3 install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.6.0-py3-none-any.whl

测试安装:

  在终端执行如下命令进入python shell环境:

python

  在python shell环境中测试:

>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> print(sess.run(hello))
Hello, TensorFlow!
>>> a = tf.constant(10)
>>> b = tf.constant(32)
>>> print(sess.run(a + b))
42
>>>
  • 如果遇到如下错误:
    _mod = imp.load_module('_pywrap_tensorflow', fp, pathname, description)
ImportError: libcudart.so.7.0: cannot open shared object file: No such file or directory

  那是你的CUDA安装配置不对:

    安装CUDA和CUDNN可以参考 这篇文章

  且添加如下两行到你的 ~/.bashrc 文件

export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64"
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
  • 如果遇到如下错误:
Python 2.7.9 (default, Apr  2 2015, 15:33:21)
[GCC 4.9.2] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import tensorflow
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:93] Couldn't open CUDA library libcublas.so.7.0. LD_LIBRARY_PATH: :/usr/local/cuda/lib64
I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_blas.cc:2188] Unable to load cuBLAS DSO.
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:93] Couldn't open CUDA library libcudnn.so.6.5. LD_LIBRARY_PATH: :/usr/local/cuda/lib64
I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:1382] Unable to load cuDNN DSO
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:93] Couldn't open CUDA library libcufft.so.7.0. LD_LIBRARY_PATH: :/usr/local/cuda/lib64
I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_fft.cc:343] Unable to load cuFFT DSO.
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:101] successfully opened CUDA library libcuda.so locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:93] Couldn't open CUDA library libcurand.so.7.0. LD_LIBRARY_PATH: :/usr/local/cuda/lib64
I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_rng.cc:333] Unable to load cuRAND DSO.

  由安装报错可知,它使用的是7.0版本,故找不到,而如果你安装的是7.5版本,则可以执行如下命令添加相应链接:

sudo ln -s /usr/local/cuda/lib64/libcudart.so.7.5 /usr/local/cuda/lib64/libcudart.so.7.0
sudo ln -s libcublas.so.7.5 libcublas.so.7.0
sudo ln -s libcudnn.so.4.0.4 libcudnn.so.6.5
sudo ln -s libcufft.so libcufft.so.7.0
sudo ln -s libcurand.so libcurand.so.7.0

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