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在 Ubuntu 16.04 中安裝支持 CPU 和 GPU 的 Google TensorFlow 神經網絡軟件
TensorFlow 是用於機器學習任務的開源軟件。它的創建者 Google 希望提供一個強大的工具以幫助開發者探索和建立基於機器學習的應用，所以他們在去年作為開源項目發布了它。TensorFlow 是一個非常強大的工具，專注於一種稱為深層神經網絡deep neural network（DNN）的神經網絡。
深層神經網絡被用來執行複雜的機器學習任務，例如圖像識別、手寫識別、自然語言處理、聊天機器人等等。這些神經網絡被訓練學習其所要執行的任務。由於訓練所需的計算是非常巨大的，在大多數情況下需要 GPU 支持，這時 TensorFlow 就派上用場了。啟用了 GPU 並安裝了支持 GPU 的軟件，那麼訓練所需的時間就可以大大減少。
本教程可以幫助你安裝隻支持 CPU 的和同時支持 GPU 的 TensorFlow。要使用帶有 GPU 支持的 TensorFLow，你必須要有一塊支持 CUDA 的 Nvidia GPU。CUDA 和 CuDNN（Nvidia 的計算庫）的安裝有點棘手，本指南會提供在實際安裝 TensorFlow 之前一步步安裝它們的方法。
Nvidia CUDA 是一個 GPU 加速庫，它已經為標準神經網絡中用到的標準例程調優過。CuDNN 是一個用於 GPU 的調優庫，它負責 GPU 性能的自動調整。TensorFlow 同時依賴這兩者用於訓練並運行深層神經網絡，因此它們必須在 TensorFlow 之前安裝。
需要指出的是，那些不希望安裝支持 GPU 的 TensorFlow 的人，你可以跳過以下所有的步驟並直接跳到：“步驟 5：安裝隻支持 CPU 的 TensorFlow”。
關於 TensorFlow 的介紹可以在這裏找到。
1、 安裝 CUDA
首先，在這裏下載用於 Ubuntu 16.04 的 CUDA 庫。此文件非常大（2GB），因此也許會花費一些時間下載。
下載的文件是 “.deb” 包。要安裝它，運行下麵的命令：
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local_8.0.44-1_amd64.deb
Install CUDA
下麵的的命令會安裝所有的依賴，並最後安裝 cuda 工具包：
sudo apt install -fsudo apt updatesudo apt install cuda
如果成功安裝，你會看到一條消息說：“successfully installed”。如果已經安裝了，接著你可以看到類似下麵的輸出：
Install CUDA with apt
2、安裝 CuDNN 庫
CuDNN 下載需要花費一些功夫。Nvidia 沒有直接提供下載文件（雖然它是免費的）。通過下麵的步驟獲取 CuDNN。
- 點擊此處進入 Nvidia 的注冊頁麵並創建一個帳戶。第一頁要求你輸入你的個人資料，第二頁會要求你回答幾個調查問題。如果你不知道所有答案也沒問題，你可以隨便選擇一個選項。
- 通過前麵的步驟，Nvidia 會向你的郵箱發送一個激活鏈接。在你激活之後，直接進入這裏的 CuDNN 下載鏈接。
- 登錄之後，你需要填寫另外一份類似的調查。隨機勾選複選框，然後點擊調查底部的 “proceed to Download”，在下一頁我們點擊同意使用條款。
- 最後，在下拉中點擊 “Download cuDNN v5.1 (Jan 20, 2017), for CUDA 8.0”，最後，你需要下載這兩個文件：
注意：即使上麵說的是用於 Ubuntu 14.04 的庫。它也適用於 16.04。
現在你已經同時有 CuDNN 的兩個文件了，是時候安裝它們了！在包含這些文件的文件夾內運行下麵的命令：
sudo dpkg -i libcudnn5_5.1.5-1+cuda8.0_amd64.debsudo dpkg -i libcudnn5-dev_5.1.5-1+cuda8.0_amd64.deb
下麵的圖片展示了這些命令的輸出：
Install the CuDNN library
3、 在 bashrc 中添加安裝位置
安裝位置應該被添加到 bashrc 文件中，以便係統下一次知道如何找到這些用於 CUDA 的文件。使用下麵的命令打開 bashrc 文件：
sudo gedit ~/.bashrc
文件打開後，添加下麵兩行到文件的末尾：
export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64"export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
4、 安裝帶有 GPU 支持的 TensorFlow
這步我們將安裝帶有 GPU 支持的 TensorFlow。如果你使用的是 Python 2.7，運行下麵的命令：
pip install TensorFlow-gpu
如果安裝了 Python 3.x，使用下麵的命令：
pip3 install TensorFlow-gpu
安裝完後，你會看到一條 “successfully installed” 的消息。現在，剩下要測試的是是否已經正確安裝。打開終端並輸入下麵的命令測試：
pythonimport TensorFlow as tf
你應該會看到類似下麵圖片的輸出。在圖片中你可以觀察到 CUDA 庫已經成功打開了。如果有任何錯誤，消息會提示說無法打開 CUDA 甚至無法找到模塊。為防你或許遺漏了上麵的某步，仔細重做教程的每一步就行了。
Install TensorFlow with GPU support
5、 安裝隻支持 CPU 的 TensorFlow
注意：這步是對那些沒有 GPU 或者沒有 Nvidia GPU 的人而言的。其他人請忽略這步！！
安裝隻支持 CPU 的 TensorFlow 非常簡單。使用下麵兩個命令：
pip install TensorFlow
如果你有 python 3.x，使用下麵的命令：
pip3 install TensorFlow
是的，就是這麼簡單！
原文發布時間為：2017-05-16
本文來自雲棲社區合作夥伴“Linux中國”
最後更新：2017-05-19 12:04:53