Tensorflow快速安装

这里简单介绍介绍下tensorflow的安装过程。

首先，不同的操作系统安装方式也不同，这里介绍的是在windows下如何安装tensorflow，在安装tensorflow前要先安装虚拟机vmware和ubuntu系统，若你已有linux操作系统，可忽略这一步；

其次，查找要安装的tensorflow的对应版本，这里采用的是清华大学开源软件镜像站https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/

查看tensorflow帮助文档https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/tensorflow/，选择对应的python版本和tensorflow版本。

最后，在第一步linux终端界面复制粘贴上述命令，直接运行即可 

结果出现了点问题：提示缺少setuptools工具

安装setuptools工具：

重新运行前面粘贴的命令：

pip install \
  -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ \
  https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.3.0-cp27-none-linux_x86_64.whl

查看tensorflow是否安装成功，发现存在错误libcusolver.so.8.0: cannot open shared object file，提示cuda动态库找不到，需要安装cuda8.0，安装步骤如下：

wget https://developer.nvidia.com/compute/cuda/8.0/Prod2/local_installers/cuda_8.0.61_375.26_linux-run
sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux.run --override --silent --toolkit
cd /usr/local/cuda # cuDNN放在这个目录下解压
tar -xzvf 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
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

设置环境变量即可：

sudo vim ~/.bashrc 
export LD_LIBRARY_PATH=”$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-8.0/lib64” 
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-8.0
source ~/.bashrc

最后安装tensorflow完毕。