TensorFlow安装

二进制安装

TensorFlow Python API 依赖 Python 2.7 版本.

在 Linux 和 Mac 下最简单的安装方式, 是使用 pip 安装.

如果在安装过程中遇到错误, 请查阅 常见问题. 为了简化安装步骤, 建议使用 virtualenv。

Ubuntu/Linux

# 仅使用 CPU 的版本
$ pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.5.0-cp27-none-linux_x86_64.whl

# 开启 GPU 支持的版本 (安装该版本的前提是已经安装了 CUDA sdk)
$ pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.5.0-cp27-none-linux_x86_64.whl

Mac OS X

在 OS X 系统上, 我们推荐先安装 homebrew, 然后执行 brew install python, 以便能够使用 homebrew 中的 Python 安装 TensorFlow. 另外一种推荐的方式是在 virtualenv 中安装 TensorFlow.

# 当前版本只支持 CPU
$ pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.5.0-py2-none-any.whl

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:

$ 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:

# 在 Linux 上:
$ sudo apt-get install python-pip python-dev python-virtualenv

# 在 Mac 上:
$ sudo easy_install pip  # 如果还没有安装 pip
$ 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:

$ virtualenv --system-site-packages ~/tensorflow
$ cd ~/tensorflow

然后, 激活 virtualenv:

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

在 virtualenv 内, 安装 TensorFlow:

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

接下来, 使用类似命令运行 TensorFlow 程序:

(tensorflow)$ cd tensorflow/models/image/mnist
(tensorflow)$ python convolutional.py

# 当使用完 TensorFlow
(tensorflow)$ deactivate  # 停用 virtualenv

$  # 你的命令提示符会恢复原样

从源码安装

克隆 TensorFlow 仓库

$ 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. 然后使用下列命令下载和编译 Bazel 的源码:

$ git clone https://github.com/bazelbuild/bazel.git
$ cd bazel
$ git checkout tags/0.1.0
$ ./compile.sh

上面命令中拉取的代码标签为 0.1.0, 兼容 Tensorflow 目前版本. bazel 的HEAD 版本 (即最新版本) 在这里可能不稳定.

将执行路径 output/bazel 添加到 $PATH 环境变量中.

安装其他依赖

$ sudo apt-get install python-numpy swig python-dev

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:

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

从源码树的根路径执行:

$ ./configure
Do you wish to bulid TensorFlow with GPU support? [y/n] y
GPU support will be enabled for TensorFlow

Please specify the location where CUDA 7.0 toolkit is installed. Refer to
README.md for more details. [default is: /usr/local/cuda]: /usr/local/cuda

Please specify the location where CUDNN 6.5 V2 library is installed. Refer to
README.md for more details. [default is: /usr/local/cuda]: /usr/local/cuda

Setting up Cuda include
Setting up Cuda lib64
Setting up Cuda bin
Setting up Cuda nvvm
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:

$ bazel build -c opt --config=cuda //tensorflow/cc:tutorials_example_trainer

$ bazel-bin/tensorflow/cc/tutorials_example_trainer --use_gpu
# 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).
# 最后几行输出和下面的信息类似.
000009/000005 lambda = 2.000000 x = [0.894427 -0.447214] y = [1.788854 -0.894427]
000006/000001 lambda = 2.000000 x = [0.894427 -0.447214] y = [1.788854 -0.894427]
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.

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