Tensorflow安装

基础环境环境

1. CPU : 32 Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2667 v3 @ 3.20GHz
   cat /proc/cpuinfo | grep name | cut -f2 -d: | uniq -c
2. GPU : 两块Tesla K80 (12GB显存)
   lspci|grep -i nvidia
nvidia-smi可以查看显卡信息及运行情况
3. 内存 : 256G
   cat /proc/meminfo 或者 free -m

步骤

参考TensorFlow安装教程

1. 安装Anaconda
2. 安装NVIDIA显卡驱动，查看版本cat /proc/driver/nvidia/version.
3. 安装CUDA，查看版本cat /usr/local/cuda/version.txt.
4. 安装cuDNN，查看版本cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
5. 使用预编译版本直接安装
   • pip
   • Docker
6. 从源码编译
   • 安装gcc、bazel，编译TensorFlow源代码
   • 生成pip安装包并安装
   • 查看安装TensorFlow版本

python3 -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'

需要注意的是, 234机没拿到root权限, 安装软件很受限, 不能使用yum、docker。只能使用wget，编译、安装、加入PATH的方式。

非root用户使用pip虚拟环境安装最新版

参考 https://www.tensorflow.org/install/pip?hl=zh-cn

1. 前置条件：python3/pip3/virtualenv, 下载安装anaconda都可以解决前两个

   wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh
   bash Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh
   

   安装viertualenv

    $ curl -O https://pypi.python.org/packages/source/v/virtualenv/virtualenv-X.X.tar.gz
    $ tar xvfz virtualenv-X.X.tar.gz
    $ cd virtualenv-X.X
    $ [sudo] python setup.py install
   

2. 使用虚拟环境安装软件

   virtualenv --system-site-packages -p python3 ./venv
   source ./venv/bin/activate  # sh, bash, ksh, or zsh
   

   该虚拟环境与主机环境互不影响，但主机安装的软件该环境可以使用，介绍。

3. 后续下载安装如果使用pip命令很慢可以，使用idm下载whl文件到本地PC上，然后拷贝到234机上并看需要什么安装什么

    pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.11.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
   

4. 最新版本TensorFlow需要
   • NVIDIA® GPU drivers —CUDA 9.0 requires 384.x or higher.
   • CUDA® Toolkit —TensorFlow supports CUDA 9.0.
   • CUPTI ships with the CUDA Toolkit.
   • cuDNN SDK (>= 7.2)
   • (Optional) NCCL 2.2 for multiple GPU support.
   • (Optional) TensorRT 4.0 to improve latency and throughput for inference on some models.

   受到显卡驱动限制（234机显卡驱动为375.x版本），所以后续步骤都无法进行。