下载与安装

你可以使用我们提供的 Pip, Docker, Virtualenv, Anaconda 或 源码编译的方法安装 TensorFlow.

Pip 安装

Pip) 是一个 Python 的软件包安装与管理工具.

在安装 TensorFlow 过程中要涉及安装或升级的包详见 列表

首先安装 pip (或 Python3 的 pip3 ):

  1. # Ubuntu/Linux 64-bit
  2. $ sudo apt-get install python-pip python-dev
  4. # Mac OS X
  5. $ sudo easy_install pip

安装 TensorFlow :

  1. # Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only, Python 2.7:
  2. $ sudo pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.8.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
  4. # Ubuntu/Linux 64-bit, GPU enabled, Python 2.7. Requires CUDA toolkit 7.5 and CuDNN v4.
  5. # For other versions, see "Install from sources" below.
  6. $ sudo pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.8.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
  8. # Mac OS X, CPU only:
  9. $ sudo easy_install --upgrade six
  10. $ sudo pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.8.0-py2-none-any.whl

如果是 Python3 :

  1. # Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only, Python 3.4:
  2. $ sudo pip3 install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.8.0-cp34-cp34m-linux_x86_64.whl
  4. # Ubuntu/Linux 64-bit, GPU enabled, Python 3.4. Requires CUDA toolkit 7.5 and CuDNN v4.
  5. # For other versions, see "Install from sources" below.
  6. $ sudo pip3 install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.8.0-cp34-cp34m-linux_x86_64.whl
  8. # Mac OS X, CPU only:
  9. $ sudo easy_install --upgrade six
  10. $ sudo pip3 install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.8.0-py3-none-any.whl

备注：如果之前安装过 TensorFlow < 0.7.1 的版本,应该先使用 pip uninstall 卸载 TensorFlow 和 protobuf ,保证获取的是一个最新 protobuf 依赖下的安装包.

之后可以测试一下.

基于 Docker 的安装

我们也支持通过 Docker 运行 TensorFlow. 该方式的优点是不用操心软件依赖问题.

首先, 安装 Docker. 一旦 Docker 已经启动运行, 可以通过命令启动一个容器:

  1. $ docker run -it b.gcr.io/tensorflow/tensorflow

该命令将启动一个已经安装好 TensorFlow 及相关依赖的容器.

其它镜像

默认的 Docker 镜像只包含启动和运行 TensorFlow 所需依赖库的一个最小集. 我们额外提供了 下面的容器, 该容器同样可以通过上述 docker run 命令安装:

  • b.gcr.io/tensorflow/tensorflow-full: 镜像中的 TensorFlow 是从源代码完整安装的, 包含了编译和运行 TensorFlow 所需的全部工具. 在该镜像上, 可以直接使用源代码进行实验, 而不需要再安装上述的任何依赖.

基于 VirtualEnv 的安装

我们推荐使用 virtualenv 创建一个隔离的容器, 来安装 TensorFlow. 这是可选的, 但是这样做能使排查安装问题变得更容易.

首先, 安装所有必备工具:

  1. # 在 Linux 上:
  2. $ sudo apt-get install python-pip python-dev python-virtualenv
  4. # 在 Mac 上:
  5. $ sudo easy_install pip  # 如果还没有安装 pip
  6. $ sudo pip install --upgrade virtualenv

接下来, 建立一个全新的 virtualenv 环境. 为了将环境建在 ~/tensorflow 目录下, 执行:

  1. $ virtualenv --system-site-packages ~/tensorflow
  2. $ cd ~/tensorflow

然后, 激活 virtualenv:

  1. $ source bin/activate  # 如果使用 bash
  2. $ source bin/activate.csh  # 如果使用 csh
  3. (tensorflow)$  # 终端提示符应该发生变化

在 virtualenv 内, 安装 TensorFlow:

  1. (tensorflow)$ pip install --upgrade <$url_to_binary.whl>

接下来, 使用类似命令运行 TensorFlow 程序:

  1. (tensorflow)$ cd tensorflow/models/image/mnist
  2. (tensorflow)$ python convolutional.py
  4. # 当使用完 TensorFlow
  5. (tensorflow)$ deactivate  # 停用 virtualenv
  7. $  # 你的命令提示符会恢复原样

基于 Anaconda 的安装

Anaconda 是一个集成许多第三方科学计算库的 Python 科学计算环境,Anaconda 使用 conda 作为自己的包管理工具,同时具有自己的计算环境,类似 Virtualenv.

和 Virtualenv 一样,不同 Python 工程需要的依赖包,conda 将他们存储在不同的地方。 TensorFlow 上安装的 Anaconda 不会对之前安装的 Python 包进行覆盖.

  • 安装 Anaconda
  • 建立一个 conda 计算环境
  • 激活环境,使用 conda 安装 TensorFlow
  • 安装成功后,每次使用 TensorFlow 的时候需要激活 conda 环境

安装 Anaconda :

参考 Anaconda 的下载页面的指导

建立一个 conda 计算环境名字叫tensorflow:

  1. # Python 2.7
  2. $ conda create -n tensorflow python=2.7
  4. # Python 3.4
  5. $ conda create -n tensorflow python=3.4

激活tensorflow环境,然后使用其中的 pip 安装 TensorFlow. 当使用easy_install使用--ignore-installed标记防止错误的产生。

  1. $ source activate tensorflow
  2. (tensorflow)$  # Your prompt should change
  4. # Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only, Python 2.7:
  5. (tensorflow)$ pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.8.0rc0-cp27-none-linux_x86_64.whl
  7. # Ubuntu/Linux 64-bit, GPU enabled, Python 2.7. Requires CUDA toolkit 7.5 and CuDNN v4.
  8. # For other versions, see "Install from sources" below.
  9. (tensorflow)$ pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.8.0rc0-cp27-none-linux_x86_64.whl
  11. # Mac OS X, CPU only:
  12. (tensorflow)$ pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.8.0rc0-py2-none-any.whl

对于 Python 3.x :

  1. $ source activate tensorflow
  2. (tensorflow)$  # Your prompt should change
  4. # Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only, Python 3.4:
  5. (tensorflow)$ pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.8.0rc0-cp34-cp34m-linux_x86_64.whl
  7. # Ubuntu/Linux 64-bit, GPU enabled, Python 3.4. Requires CUDA toolkit 7.5 and CuDNN v4.
  8. # For other versions, see "Install from sources" below.
  9. (tensorflow)$ pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.8.0rc0-cp34-cp34m-linux_x86_64.whl
  11. # Mac OS X, CPU only:
  12. (tensorflow)$ pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.8.0rc0-py3-none-any.whl

conda 环境激活后,你可以测试

当你不用 TensorFlow 的时候,关闭环境:

  1. (tensorflow)$ source deactivate
  3. $  # Your prompt should change back

再次使用的时候再激活 :-)

  1. $ source activate tensorflow
  2. (tensorflow)$  # Your prompt should change.
  3. # Run Python programs that use TensorFlow.
  4. ...
  5. # When you are done using TensorFlow, deactivate the environment.
  6. (tensorflow)$ source deactivate

尝试你的第一个 TensorFlow 程序

(可选) 启用 GPU 支持

如果你使用 pip 二进制包安装了开启 GPU 支持的 TensorFlow, 你必须确保 系统里安装了正确的 CUDA sdk 和 CUDNN 版本. 请参间 CUDA 安装教程

你还需要设置 LD_LIBRARY_PATH 和 CUDA_HOME 环境变量. 可以考虑将下面的命令 添加到 ~/.bash_profile 文件中, 这样每次登陆后自动生效. 注意, 下面的命令 假定 CUDA 安装目录为 /usr/local/cuda:

  1. export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64"
  2. export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

运行 TensorFlow

打开一个 python 终端:

  1. $ python
  3. >>> import tensorflow as tf
  4. >>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
  5. >>> sess = tf.Session()
  6. >>> print sess.run(hello)
  7. Hello, TensorFlow!
  8. >>> a = tf.constant(10)
  9. >>> b = tf.constant(32)
  10. >>> print sess.run(a+b)
  11. 42
  12. >>>

从源码安装

克隆 TensorFlow 仓库

  1. $ git clone --recurse-submodules https://github.com/tensorflow/tensorflow

--recurse-submodules 参数是必须得, 用于获取 TesorFlow 依赖的 protobuf 库.

Linux 安装

安装 Bazel

首先依照 教程 安装 Bazel 的依赖. 然后在 链接 中下载适合你的操作系统的最新稳定版, 最后按照下面脚本执行：

  1. $ chmod +x PATH_TO_INSTALL.SH
  2. $ ./PATH_TO_INSTALL.SH --user

注意把 PATH_TO_INSTALL.SH 替换为你下载的安装包的文件路径.

将执行路径 output/bazel 添加到 $PATH 环境变量中.

安装其他依赖

  1. # For Python 2.7:
  2. $ sudo apt-get install python-numpy swig python-dev python-wheel
  3. # For Python 3.x:
  4. $ sudo apt-get install python3-numpy swig python3-dev python3-wheel

可选: 安装 CUDA (在 Linux 上开启 GPU 支持)

为了编译并运行能够使用 GPU 的 TensorFlow, 需要先安装 NVIDIA 提供的 Cuda Toolkit 7.0 和 CUDNN 6.5 V2.

TensorFlow 的 GPU 特性只支持 NVidia Compute Capability >= 3.5 的显卡. 被支持的显卡 包括但不限于:

  • NVidia Titan
  • NVidia Titan X
  • NVidia K20
  • NVidia K40
下载并安装 Cuda Toolkit 7.0

下载地址

将工具安装到诸如 /usr/local/cuda 之类的路径.

下载并安装 CUDNN Toolkit 6.5

下载地址

解压并拷贝 CUDNN 文件到 Cuda Toolkit 7.0 安装路径下. 假设 Cuda Toolkit 7.0 安装 在 /usr/local/cuda, 执行以下命令:

  1. tar xvzf cudnn-6.5-linux-x64-v2.tgz
  2. sudo cp cudnn-6.5-linux-x64-v2/cudnn.h /usr/local/cuda/include
  3. sudo cp cudnn-6.5-linux-x64-v2/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
配置 TensorFlow 的 Cuda 选项

从源码树的根路径执行:

  1. $ ./configure
  2. Do you wish to bulid TensorFlow with GPU support? [y/n] y
  3. GPU support will be enabled for TensorFlow
  5. Please specify the location where CUDA 7.0 toolkit is installed. Refer to
  6. README.md for more details. [default is: /usr/local/cuda]: /usr/local/cuda
  8. Please specify the location where CUDNN 6.5 V2 library is installed. Refer to
  9. README.md for more details. [default is: /usr/local/cuda]: /usr/local/cuda
  11. Setting up Cuda include
  12. Setting up Cuda lib64
  13. Setting up Cuda bin
  14. Setting up Cuda nvvm
  15. Configuration finished

这些配置将建立到系统 Cuda 库的符号链接. 每当 Cuda 库的路径发生变更时, 必须重新执行上述 步骤, 否则无法调用 bazel 编译命令.

编译目标程序, 开启 GPU 支持

从源码树的根路径执行:

  1. $ bazel build -c opt --config=cuda //tensorflow/cc:tutorials_example_trainer
  3. $ bazel-bin/tensorflow/cc/tutorials_example_trainer --use_gpu
  4. # 大量的输出信息. 这个例子用 GPU 迭代计算一个 2x2 矩阵的主特征值 (major eigenvalue).
  5. # 最后几行输出和下面的信息类似.
  6. 000009/000005 lambda = 2.000000 x = [0.894427 -0.447214] y = [1.788854 -0.894427]
  7. 000006/000001 lambda = 2.000000 x = [0.894427 -0.447214] y = [1.788854 -0.894427]
  8. 000009/000009 lambda = 2.000000 x = [0.894427 -0.447214] y = [1.788854 -0.894427]

注意, GPU 支持需通过编译选项 “—config=cuda” 开启.

已知问题

  • 尽管可以在同一个源码树下编译开启 Cuda 支持和禁用 Cuda 支持的版本, 我们还是推荐在 在切换这两种不同的编译配置时, 使用 “bazel clean” 清理环境.

  • 在执行 bazel 编译前必须先运行 configure, 否则编译会失败并提示错误信息. 未来, 我们可能考虑将 configure 步骤包含在编译过程中, 以简化整个过程, 前提是 bazel 能够提供新的特性支持这样.

Mac OS X 安装

Mac 和 Linux 需要的软件依赖完全一样, 但是安装过程区别很大. 以下链接用于帮助你 在 Mac OS X 上安装这些依赖:

Bazel

参见本网页的 Mac OS X 安装指南.

SWIG

Mac OS X 安装教程.

注意: 你需要安装PCRE, 而不是 PCRE2.

Numpy

参见安装教程.

创建 pip 包并安装

  1. $ bazel build -c opt //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
  3. $ bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg
  5. # .whl 文件的实际名字与你所使用的平台有关
  6. $ pip install /tmp/tensorflow_pkg/tensorflow-0.5.0-cp27-none-linux_x86_64.whl

训练你的第一个 TensorFlow 神经网络模型

从源代码树的根路径执行:

  1. $ cd tensorflow/models/image/mnist
  2. $ python convolutional.py
  3. Succesfully downloaded train-images-idx3-ubyte.gz 9912422 bytes.
  4. Succesfully downloaded train-labels-idx1-ubyte.gz 28881 bytes.
  5. Succesfully downloaded t10k-images-idx3-ubyte.gz 1648877 bytes.
  6. Succesfully downloaded t10k-labels-idx1-ubyte.gz 4542 bytes.
  7. Extracting data/train-images-idx3-ubyte.gz
  8. Extracting data/train-labels-idx1-ubyte.gz
  9. Extracting data/t10k-images-idx3-ubyte.gz
  10. Extracting data/t10k-labels-idx1-ubyte.gz
  11. Initialized!
  12. Epoch 0.00
  13. Minibatch loss: 12.054, learning rate: 0.010000
  14. Minibatch error: 90.6%
  15. Validation error: 84.6%
  16. Epoch 0.12
  17. Minibatch loss: 3.285, learning rate: 0.010000
  18. Minibatch error: 6.2%
  19. Validation error: 7.0%
  20. ...
  21. ...

常见问题

GPU 相关问题

如果在尝试运行一个 TensorFlow 程序时出现以下错误:

  1. ImportError: libcudart.so.7.0: cannot open shared object file: No such file or directory

请确认你正确安装了 GPU 支持, 参见 相关章节.

在 Linux 上

如果出现错误:

  1. ...
  2.  "__add__", "__radd__",
  3.              ^
  4. SyntaxError: invalid syntax

解决方案: 确认正在使用的 Python 版本为 Python 2.7.

在 Mac OS X 上

如果出现错误:

  1. import six.moves.copyreg as copyreg
  3. ImportError: No module named copyreg

解决方案: TensorFlow 使用的 protobuf 依赖 six-1.10.0. 但是, Apple 的默认 python 环境 已经安装了 six-1.4.1, 该版本可能很难升级. 这里提供几种方法来解决该问题:

  1. 升级全系统的 six:

    1.  sudo easy_install -U six

  2. 通过 homebrew 安装一个隔离的 python 副本:

    1.  brew install python

  3. 在virtualenv 内编译或使用 TensorFlow.

如果出现错误:

  1. >>> import tensorflow as tf
  2. Traceback (most recent call last):
  3.   File "<stdin>", line 1, in <module>
  4.   File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/__init__.py", line 4, in <module>
  5.     from tensorflow.python import *
  6.   File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/__init__.py", line 13, in <module>
  7.     from tensorflow.core.framework.graph_pb2 import *
  8. ...
  9.   File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/core/framework/tensor_shape_pb2.py", line 22, in <module>
  10.     serialized_pb=_b('\n,tensorflow/core/framework/tensor_shape.proto\x12\ntensorflow\"d\n\x10TensorShapeProto\x12-\n\x03\x64im\x18\x02 \x03(\x0b\x32 .tensorflow.TensorShapeProto.Dim\x1a!\n\x03\x44im\x12\x0c\n\x04size\x18\x01 \x01(\x03\x12\x0c\n\x04name\x18\x02 \x01(\tb\x06proto3')
  11. TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'syntax'

这是由于安装了冲突的 protobuf 版本引起的, TensorFlow 需要的是 protobuf 3.0.0. 当前 最好的解决方案是确保没有安装旧版本的 protobuf, 可以使用以下命令重新安装 protobuf 来解决 冲突: 

  1. brew reinstall --devel protobuf