目錄

1 這是在本地環境下的tensorflow配置

2下載anaconda來隔離環境，建立環境

3、配置anaconda：

4、啟動Tensorflow開發環境

我個人是從ubuntu系統開始，先配置tensorflow-cpu，然後配置tensorflow-gpu，本文先說tensorflow-cpu

cpu-tensorflow、 ubuntu 從0開始

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1 這是在本地環境下的tensorflow配置

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cat /etc/issue 檢視版本號

python -v

　　另：python2.7和3.5版本之間隨意切換（這裡3.5切換回2.7版本）：

1 sudo rm /usr/bin/python

2 sudo ln -s /usr/bin/python2.7 /usr/bin/python

　pip3 install tensorflow （python3.x的版本，支援CPU）

如何退出python的編譯模式

Ctrl-D退出命令列。

測試tensorflow是否安裝成功

python

import tensorflow as tf

hello=tf.constant('hello tensorflow!')\

sess=tf.Session()

print(sess.run(hello))

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2下載anaconda來隔離環境，建立環境

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anaconda

firefox登入https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

cd home/tt/Downloads

安裝

bash /home/tingting/Downloads/Anaconda2-4.0.0-Linux-x86_64.sh 

開啟新的terminal,輸入Jupyter notebook,發現jupyter被成功安裝了 

conda create -n tensorflow python=3.6 #建立虛擬環境

source activate tensorflow

下面可以直接下載tensorflow1.3的不會報錯

pip install --ignore-installed --upgrade tfBinaryURL

tfBinaryURL可在清華大學開源軟體網站查得，選擇cpu/gpu、安裝系統、python版本及tensorflow版本後會自動生成。如選擇cpu、Linux系統、cp36版本的python、1.4.0的Tensorflow後生成：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.4.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl 

發現版本有問題1.4會報錯

cd /home/ucandoit/anaconda3/envs/ rm -r tensorflow/ ls #檢視tensorflow資料夾是否刪除。如果已刪除成功，再次執行建立tensorflow環境命令即可。

source activate tensorflow

pip install tensorflow==1.3.0

降級之後就沒有報錯了

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3、配置anaconda：

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anaconda-navigator #啟動anaconda。

在左側列表中，選擇Environment，可看到Anaconda中安裝環境為root和tensorflow。選擇Tensorflow後，邊上會出現一個箭頭，這時就可以在右邊的列表中檢視、安裝、解除安裝Tensorflow下的軟體及軟體包了。 

安裝的軟體可在anaconda->home下檢視，同樣需要選擇應用環境。

ipython # terminal下執行python語句,支援自動補全 spyder # 整合開發環境 jupyter # 互動式筆記本

3

根據需要安裝的python庫有：

numpy pandas matplotlib ......

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4、啟動Tensorflow開發環境

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有兩種方法，方法一，通過anaconda啟動：

anaconda-navigator

#啟動anaconda->home->(Applications on)tensorflow，啟動相關開發軟體

方法二，通過terminal啟動：（到後來基本採用這種方法）

source activate tensorflow # 啟用Tensorflow環境

python # 或ipython或Spyder啟動開發環境

至此，cpu-tensorflow配置完成

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