Tensorflow环境搭建

Tensorflow环境搭建

本章主要介绍在几个主要的平台上，如何安装Tensorflow，以及简单的运行测试。

2.1 安装环境

目前TensorFlow社区推荐的环境是Ubuntu, 但是TensorFlow同时支持Mac，Windows上的安装部署。

因为深度学习计算过程，大量的操作是向量和矩阵的计算，而GPU在向量和矩阵计算方面比CPU有一个数量级的速度提升，所以深度学习在GPU上运算效率更高。

2.1.1 CUDA简介

显卡厂商NVIDIA推出的运算平台CUDA(Compute Unified Device Architecture)，是一种通用的并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题，它包含了CUDA指令集以及GPU内部的并行计算引擎。提供了硬件的直接访问接口，而不必像传统方式一样必须依赖图形API接口来实现GPU的访问，从而给大规模的数据计算应用提供了一种比CPU更加强大的计算能力。程序开发人员通过C语言，利用CUDA的指令接口，就可以编写CUDA架构的程序。

2.1.2 CuDNN简介

CuDNN的全称是CUDA Deep Neural Network library，CuDNN是专门针对深度学习框架设计的一套GPU计算加速方案，最新版本的CuDNN提供了对深度神经网络中的向前向后的卷积，池化，以及RNN的性能优化。目前大部分深度学习框架都支持CuDNN。

目前包括TensorFlow在内的大部分深度学习框架，都支持CUDA。所以，为了让我们的深度神经网络的程序在TensorFlow上跑的更加好，推荐配置至少一块支持CUDA和CuDNN的NVIDIA的显卡。

2.2 TensorFlow的安装

Tensorflow的Python语言API支持Python2.7和Python3.3以上的版本。GUP版本推荐使用Cuda Toolkit 8.0和CuDNN v5.版本，Cuda和CuDNN的其他版本也支持，不过需要自己编译源代码的方式安装。

2.2.1 通过pip安装TensorFlow

pip是用来安装和管理Python包的管理工具。TensorFlow可以很方便的通过Pip来安装。
首先介绍pip在各个平台的安装方法。

2.2.1.1 安装Pip

在安装Pip之前请先自行安装好Python。

在Ubuntu/Linux系统上安装pip

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#python2.7上安装pip $ sudo apt-get install python-pip python-dev   #python3.5上安装pip $ sudo apt-get install python3-pip

在Mac系统上安装pip

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1 2	$ sudo easy_install pip $ sudo easy_install --upgrade six

在Windows系统上安装Pip

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# 去Python官网下载pip https://pypi.python.org/pypi/pip#downloads   #解压文件，通过命令行安装pip > python setup.py install   # 设置环境变量 在Windows的环境变量的PATH变量的最后添加"\Python安装目录\Scripts"

2.2.1.2 如何通过pip安装

Tensorflow已经把最新版本的安装程序上传到了Pypi，所以我们可以通过最简单的方式来安装TensorFlow。 (要求pip版本在8.1版本或者更高)

安装CPU版本的TensorFlow

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#Python2.7 sudo pip install tensorflow   #Python3.5 sudo pip3 install tensorflow

安装支持GUP版本的TensorFlow

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#Python2.7 sudo pip install tensorflow-gpu   #Python3.5 sudo pip3 install tensorflow-gpu

注意：目前在Windows上只支持64位的Python3.5版本。TensorFlow在Windows上依赖MSVCP140.DLL，需要提前安装Visual C++ 2015 redistributable (x64 version)，并且将MSVCP140.DLL添加到环境变量PATH里。

在Windows系统上安装CPU版本(0.12版本)

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1	C:\> pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-0.12.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl

在Windows系统上安装GPU版本(0.12版本)

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1	C:\> pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-0.12.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl

源码编译安装tensorflow">2.2.2 源码编译安装TensorFlow

有时候我们需要单独自定义一下TensorFlow的安装，比如我们的cuda是7.5版本的，这个时候我们可能需要自己编译源码进行安装。（这里只介绍在Ubuntu系统上）

2.2.2.1 从git上下载源码：

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

2.2.2.2 安装Bazel

Bazel是Google开源的一套自动化构建工具，可以通过源的方式安装，也可以通过编译源码安装，这里只介绍最简单的通过源的安装方式。

先安装JDK8

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$ sudo add-apt-repository ppa:webupd8team/java $ sudo apt-get update $ sudo apt-get install oracle-java8-installer

添加Bazel源的地址

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1 2	$ echo "deb [arch=amd64] https://storage.googleapis.com/bazel-apt stable jdk1.8" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/bazel.list $ curl https://bazel.build/bazel-release.pub.gpg | sudo apt-key add -

安装Bazel

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1 2	$ sudo apt-get update $ sudo apt-get install -y bazel

2.2.2.3 编译TensorFlow

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#在过程中会进行一些参数路径选择，根据需要自己配置 cd tensorflow ./configure #添加--config=cuda表示GPU版本 bazel build -c opt --config=cuda --define=use_fast_cpp_protos=true //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package #编译完的whl文件会放到/tmp/tensorflow_pkg目录 bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg #安装编译好的TensorFlow sudo pip install --upgrade /tmp/tensorflow_pkg/tensorflow-0.12*.whl

注意：编译安装过程中可能出现一些其他的依赖需要手动安装

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#根据运行出错的提示可能需要安装funcsigs和pbr sudo pip install funcsigs sudo pip install pbr

2.3 Cuda和CuDNN安装

如果我们要使用TensorFlow的GPU版本的话，我们还需要安装Cuda和CuDNN库。

2.3.1 NVIDIA驱动安装

驱动下载地址

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1	https://www.nvidia.com/download/driverResults.aspx/106780/en-us

驱动安装

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1 2	$ sudo chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-367.44.run $ ./NVIDIA-Linux-x86_64-367.44.run

2.3.2 Cuda安装

根据自己的系统选择不同版本的Cuda下载安装。

下载地址

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1	https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

安装过程会提示一些选项，需要注意的是，我们在2.3.1已经安装了NVIDIA的驱动，所以在提示是否需要安装NVIDIA Accelerated Graphics Driver的时候选择n
选择参考如下：

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Do you accept the previously read EULA? accept/decline/quit: accept Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 361.77? (y)es/(n)o/(q)uit: n Install the CUDA 8.0 Toolkit? (y)es/(n)o/(q)uit: y Enter Toolkit Location  [ default is /usr/local/cuda-8.0 ]: [回车] Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda? (y)es/(n)o/(q)uit: y Install the CUDA 8.0 Samples? (y)es/(n)o/(q)uit: n

安装成功后，提示我们需要把路径添加到环境变量里

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Please make sure that  -   PATH includes /usr/local/cuda-8.0/bin  -   LD_LIBRARY_PATH includes /usr/local/cuda-8.0/lib64, or, add /usr/local/cuda-8.0/lib64 to /etc/ld.so.conf and run ldconfig as root

在/etc/profile或者~/.bashrc中添加如下内容：

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export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64/:$LD_LIBRARY_PATH #然后执行 source /etc/profile 或者 source ~/.bashrc

2.3.3 CuDNN安装

根据自己的系统环境和Cuda的版本，选择下载CuDNN。

下载地址

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1	https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

安装过程

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#以CuDNN的v5.1版本，Cuda 8.0为例 sudo tar -xzvf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64 sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

设置环境变量

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#编辑/etc/profile或者~/.bashrc文件，在末尾添加如下内容（根据自己的安装路径和版本请自行修改对应内容） export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cudnn/lib64:$LD_LIBRARY_PATH export CUDA_HOME=/usr/local/cuda export DYLD_LIBRARY_PATH="$DYLD_LIBRARY_PATH:$CUDA_HOME/lib" export PATH="$CUDA_HOME/bin:$PATH" #然后执行 source /etc/profile 或者 source ~/.bashrc

安装完成之后，让我们来测试一下CUDA，运行：

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1	nvidia-smi

结果如下：

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+-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 367.48                 Driver Version: 367.48                    | |-------------------------------+----------------------+----------------------+ | GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. | |===============================+======================+======================| |   0  GeForce GTX TIT...  Off  | 0000:04:00.0     Off |                  N/A | | 27%   67C    P0    77W / 250W |      0MiB / 12205MiB |      0%      Default | +-------------------------------+----------------------+----------------------+ |   1  GeForce GTX TIT...  Off  | 0000:83:00.0     Off |                  N/A | | 29%   69C    P0    78W / 250W |      0MiB / 12206MiB |      0%      Default | +-------------------------------+----------------------+----------------------+ |   2  GeForce GTX TIT...  Off  | 0000:84:00.0     Off |                  N/A | |  0%   60C    P0    58W / 250W |      0MiB / 12206MiB |      0%      Default | +-------------------------------+----------------------+----------------------+   +-----------------------------------------------------------------------------+ | Processes:                                                       GPU Memory | |  GPU       PID  Type  Process name                               Usage      | |=============================================================================| |  No running processes found                                                 | +-----------------------------------------------------------------------------+

说明NVIDIA的驱动和cuda已经安装成功了。
上面的显示表示本机有3个GPU，GPU核心GeForce GTX TITAN，每个GPU有12G显存，因为没有在上面跑任何程序，所以目前GPU显存利用了0M，GPU利用率0%。

2.4 安装测试

好，如果顺利的话，到这里我们已经成功安装好了TensorFlow，那么让我简单测试一下安装是否成功。

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$ python ... >>> import tensorflow as tf >>> print(tf.__version__) 0.12.0-rc1

上面这段代码，正常运行会打印出来TensorFlow的版本号，这里是“0.12.0-rc1”

常见问题：

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1	如果在import tensorflow as tf之后，打印出来cuda的so或者cudnn的so没有找到， 一般是因为cuda或者cudnn的路径没有添加到环境变量里。

我们再跑一个简单的计算，看看tensorflow是否运行正常。输入如下代码：

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$ python ... >>> import tensorflow as tf >>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') >>> sess = tf.Session() >>> print(sess.run(hello)) Hello, TensorFlow! >>> a = tf.constant(1) >>> b = tf.constant(2) >>> c=sess.run(a + b) >>> print("1+2= %d" % c) 1+2= 3 >>>

如果你的这段代码可以正常输出“Hello, TensorFlow!” 和“1+2= 3”， 那么恭喜你，我们已经安装TensorFlow成功了。

 

https://www.2cto.com/kf/201612/580957.html