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TensorFlow是学习深度学习时常用的Python神经网络框架,本文将介绍其部分版本在Linux系统使用pip进行安装的方法。
(注:TensorFlow官方推荐使用pip进行安装。)

作者使用anaconda作为管理虚拟环境的工具。以下工作都在虚拟环境中进行,对Python和Aanaconda的安装及对虚拟环境的管理本文不作赘述,后期可能会撰写相关的博文。

首先进入官网:TensorFlow
TensorFlow安装的总界面:Install TensorFlow 2

文章目录

  • 1. TensorFlow 2最新版安装(本文撰写时为2.9.0)
  • 2. TensorFlow 1
  • 1. TensorFlow 2最新版安装(本文撰写时为2.9.0)

    官方安装指南:Install TensorFlow 2
    用pip安装的指南:Install TensorFlow with pip
    TensorFlow基础的系统环境等要求可直接在该网站上查看,已经2022年了,一般电脑都不会这么老吧。

    新建anaconda虚拟环境:conda create -n envtf2 python==3.8(Python版本需要是3.7-3.10,本文以3.8为例,主要是因为我需要用3.8版本来安装另一个包)
    激活虚拟环境:conda activate envtf2
    如果要使用cuda,首先确定本机安装有NVIDIA GPU drivernvidia-smi(一般都会有的吧,没有的话到得了这一步吗)
    安装指定的cudatoolkit和cudnn版本:conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0
    有两种指定配置路径的方式:
    ①临时的,每次会话都需要先激活虚拟环境然后:export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$CONDA_PREFIX/lib/
    ②自动在每次激活虚拟环境后执行此操作(我没有试过,我一直都用的是上面那种方式):

    mkdir -p $CONDA_PREFIX/etc/conda/activate.d
    echo 'export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$CONDA_PREFIX/lib/' > $CONDA_PREFIX/etc/conda/activate.d/env_vars.sh
    

    更新pip:pip install --upgrade pip
    安装TensorFlow:pip install tensorflow
    检验CPU版TensorFlow是否可用:python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"
    (我的服务器有4张卡)

    检验GPU版TensorFlow是否可用:python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"

    注意,以上操作是在终端上进行的,不能直接放到jupyter notebook。一个失败的例子:



    在jupyter notebook上,我直接调用!export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$CONDA_PREFIX/lib/也不行,用os.environ['LD_LIBRARY_PATH']也不行,用$env也不行,就把我整得相当困惑。我看了一下,好像如果用jupyter notebook的话就必须要修改jupyter内核才能用,但是我修改了jupyter kernelspec list路径中的kernel.json后仍然不行。(参考自python – How to set env variable in Jupyter notebook – Stack Overflow
    其他我在网上有看到一些使用全局配置解决此问题的方法,但是我这个服务器上还需要运行别的版本的别的项目,总之不太方便用这个。一般来说我对此问题的解决方法就是不用jupyter notebook来跑TF项目。我看的这些资料可资参考:
    解决TensorFlow在terminal中正常但在jupyter notebook中报错的方案 – stardsd – 博客园
    Add CUDA Library Path to Jupyterhub Notebook – AIML – wiki.ucar.edu
    install pytorch with jupyter – 知乎

    所以jupyter notebook上要成功使用TensorFlow GPU功能的话就必须要先在命令行上激活虚拟环境,然后export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$CONDA_PREFIX/lib/,然后调用jupyter notebook命令打开jupyter notebook,这样就能直接正常使用了。
    (注意:如果仅安装了ipykernel包,那么VSCode中可以打开notebook文件,但是无法使用jupyter notebook打开能够在浏览器中打开的网页,因此需要安装jupyterlab:pip install jupyterlab(参考Project Jupyter | Installing Jupyter)。VSCode即使在远程服务器上也可以把端口转到本地使用localhost域名在本地浏览器打开,挺方便的)
    运行成功的效果:

    2. TensorFlow 1

    待补。

    来源:诸神缄默不语

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