tensorflow的安装

最近在学习Google新开源的深度学习框架TensorFlow。发现安装它的时候，需要依赖Python2.7.X;我之前一直使用的Linux是CentOS。而CentOS不更新了，里面的自带的Python一般都是python2.6以下的。不仅如此，系统里面很多组件又依赖python2.6，所以导致你都不能替换掉它。无奈之下，选择Ubuntu了。下面介绍一下使用Ubuntu安装TensorFlow遇到的一些问题。

深度解读谷歌 SyntaxNet：全新 TensorFlow 自然语言处理模型  http://www.linuxidc.com/Linux/2016-05/131492.htm

开源系统TensorFlow 0.8 发布 – 支持分布式计算 http://www.linuxidc.com/Linux/2016-04/130510.htm

1、Ubuntu无法用Winscp连接

解决办法：

（1）、采用桥接的方式进行上网（由于是用虚拟机安装的操作系统）

（2）、利用ps -e  |grep ssh  查看是否有sshd进程开启。如果没有则需要安装openssh-server

　　　　安装的方式：sudo apt-get install openssh-server

　　　　启动相应的进程：/etc/init.d/ssh start

（3）、此时需要reboot系统

（4）、由于ubuntu最初root的用户是没有被**的，所以需要通过修改root用户密码来**root用户。

完成即可连接了。

2、安装tensorflow。

由于我的ubuntu是最新版的（ubuntu-16.04-desktop-amd64），里面自带的python是2.7.11。因此满足要求。由于tensorflow有三种安装方式，这里采用的是pip安装方式。下面开始安装tensorflow：

（1）首先安装pip

 sudo apt-get install python-pip python-dev

（2）利用pip安装tensorflow
sudo pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.8.0-cp27-none-linux_x86_64.whl

安装好了后，如下图所示：

根据上面黄色的提示，叫我升级pip：于是我就按照他的要求升级了，执行：pip install --upgrade pip

 3、检验tensorflow是否安装成功

通过下面一段代码来测试tensorflow是否安装成功：
$ python
...
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> print(sess.run(hello))
Hello, TensorFlow!
>>> a = tf.constant(10)
>>> b = tf.constant(32)
>>> print(sess.run(a + b))
42
>>>
下面是我执行的结果如下图所示：

4、安装python-numpy ，python-scipy，python-matplotlib

sudo apt-get install python-numpy

sudo apt-get install python-scipy

sudo apt-get install python-matplotlib

验证是否安装成功

本学习笔记根据自己看中文文档以及博客和视频课写下的学习记录!

本节的目的是了解和运行 TensorFlow!

在开始之前, 让我们先看一段使用 Python API 撰写的 TensorFlow 示例代码, 让你对将要学习的内容有初步的
印象.
中文学习网站：http://www.tensorfly.cn/tfdoc/get_started/introduction.html

这段很短的 Python 程序生成了一些三维数据, 然后用一个平面拟合它.

[python] view plain copy

1. import tensorflow as tf  
2. import numpy as np  
3. # 使用 NumPy 生成假数据(phony data), 总共 100 个点.  
4. x_data = np.float32(np.random.rand(2, 100)) # 随机输入  
5. y_data = np.dot([0.100, 0.200], x_data) + 0.300  
6. # 构造一个线性模型  
7. # 用Variable来定义变量  
8. b = tf.Variable(tf.zeros([1]))  
9. W = tf.Variable(tf.random_uniform([1, 2], -1.0, 1.0))  
10. y = tf.matmul(W, x_data) + b  
11. # 最小化方差  
12. loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data))  
13. optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5)  
14. train = optimizer.minimize(loss)  
15. # 初始化变量  
16. init = tf.initialize_all_variables()  
17. # 启动图 (graph)  
18. sess = tf.Session()  
19. sess.run(init)  
20. # 拟合平面  
21. for step in xrange(0, 201):  
22. sess.run(train)  
23. if step % 20 == 0:  
24. print(step, sess.run(W), sess.run(b))  
25. # 得到最佳拟合结果 W: [[0.100  
26. 0.200]], b: [0.300]  

安装

我是在Linux下安装的tensorflow1.0版本的，貌似默认就变成python3.x版本的了（因为我系统默认是python2.7,但是安装后，python2.7语法会报错，以python3.x的语法就没有错了）。

由于很多小伙伴不可以翻墙（可以翻墙的同学，我这里就跳过啦，网上安装方法很多，我这里就只讲不可以翻墙的方法），所以大家推荐一个不错的方法：

[python] view plain copy

1. sudo pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple  tensorflow  

如果不行就试试下面的方法，不过我上面的方法就通过了，嘻嘻

[python] view plain copy

1. sudo pip install -i http://pypi.douban.com/simple tensorflow  

注意加上sudo，否则就会保错，我开始就忘记加了，郁闷了好久，哈哈

测试安装是否成功

[python] view plain copy

1. $ python    
2.     
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. >>>