使用pip安装出现红色代码,使用pip安装版本为1.17.4的numpy包,正确的命令

这几天在安装TensorFlow，看了很多教程，方法也试了几种。

最后还是用pip安装成功的，过程如下。

1.安装ubuntu后在  系统设置-软件与更新-附加驱动 里，更新N卡驱动。

　　（N卡官网下载run格式驱动手动安装比较麻烦，需要关闭X server，并禁止系统自带的开源驱动）

按照提示，重启。重启之后，终端输入nvidia-smi，可以看到GPU的信息。

2.N卡开发者官网下载CUDA deb格式安装包，这里注意，CUDA、cudnn、TensorFlow之间版本有要求。我最后使用的是cuda8.0+cudnn6.0+TensorFlow1.4

　　CUDA下载：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

　　下载cuda的deb格式安装包，然后安装

1 2 3 4 #进入下载文件所在目录，执行下列命令： sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0- local -ga2_8.0.61-1_amd64.deb sudo apt-get update sudo apt-get install cuda

3.N卡开发者官网下载cudnn，需要注册并填写一个问卷。

下载地址：https://developer.nvidia.com/cudnn

1 2 3 4 5 6 #进入下载文件所在目录，执行下列命令： tar xvzf cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgz sudo cp cuda /include/cudnn .h /usr/local/cuda/include sudo cp cuda /lib64/libcudnn * /usr/local/cuda/lib64 #退到根目录，运行下面语句： sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn .h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn *

4.配置环境变量： 

1 2 3 4 5 6 7 8 #退到根目录，执行： sudo vim ~/.bash_profile #文件中追加以下内容 export LD_LIBRARY_PATH= "$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64" export CUDA_HOME= /usr/local/cuda #保存退出文件 #根目录终端执行： source ~/.bash_profile

5.安装pip

1 2 sudo apt-get install python-pip python-dev sudo apt-get install python-numpy swig python-dev python-wheel

6.安装CUDA依赖库

1 sudo apt-get install libcupti-dev

7.安装TensorFlow

1 sudo -H pip install tensorflow-gpu==1.4  #我选择了1.4带GPU的版本

根据实际情况，可以选择python3 或 python2，选择CPU版本或GPU版本

1 2 3 4 pip install --upgrade tensorflow      # for Python 2.7 pip3 install --upgrade tensorflow     # for Python 3.n pip install --upgrade tensorflow-gpu  # for Python 2.7 and GPU pip3 install --upgrade tensorflow-gpu # for Python 3.n and GPU

8.测试

执行以下python语句

1 2 import tensorflow as tf sess = tf.Session(config = tf.ConfigProto(log_device_placement = True ))

如果输出GPU的型号和信息，则表示安装成功~~

 

 

总结：

1.源码安装tensorflow经常出现各种问题...尝试了几次都失败了，后来改用pip

2.注意cuda、cudnn、TensorFlow之间的版本要求，版本不对安装后运行py文件引入tensorflow时会报IOimport错误。