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《TensorFlow技術解析與實戰》——第2章 TensorFlow環境的準備 2.2基於pip的安裝
本節書摘來自異步社區《TensorFlow技術解析與實戰》一書中的第2章，第2.2節，作者李嘉璿，更多章節內容可以訪問雲棲社區“異步社區”公眾號查看
第2章 TensorFlow環境的準備
2.2 基於pip的安裝
pip是Python的包管理工具，主要用於PyPI[2]（Python Packet Index）上的包。命令簡潔方便，包種類豐富，社區完善，並且擁有輕鬆升級/降級包的能力。
2.2.1 Mac OS環境準備
Mac OS是本書所講內容依賴的環境，機器配置如圖2-3所示。
圖2-3
首先需要依賴Python環境，以及pip命令。這在Mac和Linux係統中一般都有。這裏使用的Python版本是2.7.12。TensorFlow 1.1.0版本兼容Python 2和Python 3，讀者可以用適合自己的Python環境。
1．安裝virtualenv
virtualenv是Python的沙箱工具，用於創建獨立的Python環境。我們畢竟是在自己機器上做實驗，為了不來回修改各種環境變量，這裏用virtualenv為TensorFlow創建一套“隔離”的Python運行環境。
首先，用pip安裝virtualenv：
$ pip install virtualenv --upgrade
安裝好後創建一個工作目錄，這裏直接在home下創建了一個tensorflow文件夾：
$ virtualenv --system-site-packages ~/tensorflow
然後進入該目錄，激活沙箱：
$ cd ~/tensorflow
$ source bin/activate
(tensorflow) $
2．在virtualenv裏安裝TensorFlow
進入沙箱後，執行下麵的命令來安裝TensorFlow：
(tensorflow) $ pip install tensorflow==1.1.0
默認安裝所需的依賴，直至安裝成功。
3．運行TensorFlow
照著官方文檔錄入一個簡單例子：
(tensorflow) $ python
Python 2.7.12 (default, Oct 11 2016, 05:16:02)
[GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 7.0.2 (clang-700.1.81)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello,TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> print sess.run(hello)
Hello, TensorFlow!
恭喜，TensorFlow環境已經安裝成功了。
注意，每次需要運行TensorFlow程序時，都需要進入tensorflow目錄，然後執行source bin/activate命令來激活沙箱。
2.2.2 Ubuntu/Linux環境準備
使用Ubuntu/Linux的讀者可以照著Mac OS的環境準備，先安裝virtualenv的沙盒環境，再用pip安裝TensorFlow軟件包。
TensorFlow的Ubuntu/Linux安裝分為CPU版本和GPU版本，下麵來分別介紹。
（1）安裝僅支持CPU的版本，直接安裝如下：
$ pip install tensorflow==1.1.0
（2）安裝支持GPU的版本的前提是已經安裝了CUDA SDK，直接使用下麵的命令：
$ pip install tensorflow-gpu==1.1.0
2.2.3 Windows環境準備
TensorFlow 1.1.0版本支持Windows 7、Windows 10和Server 2016。因為使用Windows PowerShell代替CMD，所以下麵的命令均在PowerShell下執行。這裏使用的是Windows 10係統，使用微軟小娜唿喚出PowerShell，如圖2-4所示。
圖2-4
1．安裝Python
TensorFlow在Windows上隻支持64位Python 3.5.x，可以通過Python Releases for Windows[3]或Python 3.5 from Anaconda下載並安裝Python 3.5.2（注意選擇正確的操作係統）。下載後，安裝界麵如圖2-5所示，注意勾選“Add Python 3.5 to PATH”。
圖2-5
選擇Customize installation（自定義安裝），進入下一步。如圖2-6所示，可以看出Python包自帶pip命令。
圖2-6
然後，等待安裝完成，再到PowerShell中輸入python，看到進入終端的命令提示則代表python安裝成功。在“開始”->“所有程序”下也可以找到Python終端。安裝成功後的界麵如圖2-7所示。
圖2-7
TensorFlow的Windows安裝也分為CPU版本和GPU版本，下麵來分別介紹。
（1）CPU版本安裝。在PowerShell中執行如下命令，默認安裝TensorFlow 1.1.0版本及相關依賴。
C:\> pip install tensorflow==1.1.0
安裝完成後如圖2-8所示。
圖2-8
（2）GPU版本安裝。如果讀者的機器支持安裝GPU版本，請先安裝如下兩個驅動：CUDA[4]和CuDNN[5]（後者需要注冊NVIDIA用戶，並加入CuDNN開發組，然後填若幹問卷，才可以下載）。選擇下載版本時要注意與CUDA版本匹配。解壓後保存至CUDA的安裝目錄下。然後，安裝GPU版本，安裝命令如下：
C:\> pip install tensorflow-gpu==1.1.0
2．運行TensorFlow
在微軟小娜中，搜索“python”，直接模煳匹配，調出命令窗口，輸入測試代碼：
>>>import tensorflow as tf
>>>sess = tf.Session()
>>>a = tf.constant(10)
>>>b = tf.constant(22)
>>>print(sess.run(a + b))
32```
正確輸出結果32，安裝完畢。
最後更新：2017-05-24 11:31:18