TensorFlow 安装配置

Anaconda（Python） + TensorFlow 安装 （Ubuntu 16.04 & Python3 & no GPU support）

安装Anaconda

• step 1 下载 Anaconda

URL：https://www.continuum.io/downloads

• step 2 下载后（Anaconda3-4.4.0-Linux-x86_64），在Ubuntu下执行命令安装：

bash Anaconda3-4.4.0-Linux-x86_64

# 根据提示安装Anaconda3-4.4.0-Linux-x86_64，若无特别需求情况下可直接安装至默认路径下
# 安装最后会提示是否将anaconda3的bin路径添加至.bashrc中，因为在后面的使用中会使用到这个目录下的命令，故建议添加

安装Bazel

执行以下命令即安装：

echo "deb [arch=amd64] http://storage.googleapis.com/bazel-apt stable jdk1.8" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/bazel.list
    
curl https://bazel.build/bazel-release.pub.gpg | sudo apt-key add -

sudo apt-get update && sudo apt-get install bazel

安装TensorFlow（CPU版）

通过pip安装TensorFlow

• step 1 安装tensorflow

    pip3 install tensorflow 
  

源码编译安装

• step 1 下载TensorFlow项目（建议下载最新的Release版本)

TensorFlow GitHub： https://github.com/tensorflow/tensorflow/

• step 2 将下载的TensorFlow解压缩

• step 3 切换到TensorFlow的目录下，执行configure配置安装参数，根据电脑配置选定相关的安装模块（若无特殊要求，选在默认参数即可）

    ./configure
  

• step 4 通过Bazel编译

    bazel build --copt=-march=native -c opt //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
  

• step 5 将编译后的文件打包成pip安装包

    bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg/
  

• step 6 通过pip安装编译好的TensorFlow

    pip install /tmp/tensorflow_pkg/tensorflow-1.2.0rc2-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl 
  注意: 此处文件名可能不同
  

• step 7 测试：

    import tensorflow as tf
    hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
    sess = tf.Session()
    print(sess.run(hello))

若执行并正确输出，则安装成功

问题排除

执行提示：

/usr/lib64/libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.21' not found ... "GLIBCXX_3.4.21"
or
/home/mozre/anaconda3/bin/../lib/libstdc++.so.6 not found ... "GLIBCXX_3.4.21"

查看so文件下是否有GLIBCXX_3.4.21：

    strings /home/mozre/anaconda3/bin/../lib/libstdc++.so.6.0.19 | grep GLIBCXX
    
    GLIBCXX_3.4
    GLIBCXX_3.4.1
    GLIBCXX_3.4.2
    GLIBCXX_3.4.3
    GLIBCXX_3.4.4
    GLIBCXX_3.4.5
    GLIBCXX_3.4.6
    GLIBCXX_3.4.7
    GLIBCXX_3.4.8
    GLIBCXX_3.4.9
    GLIBCXX_3.4.10
    GLIBCXX_3.4.11
    GLIBCXX_3.4.12
    GLIBCXX_3.4.13
    GLIBCXX_3.4.14
    GLIBCXX_3.4.15
    GLIBCXX_3.4.16
    GLIBCXX_3.4.17
    GLIBCXX_3.4.18
    GLIBCXX_3.4.19
    GLIBCXX_FORCE_NEW
    GLIBCXX_DEBUG_MESSAGE_LENGTH
    # 从上诉结果看的确是没有我们所需的GLIBCXX_3.4.21

原因： gcc版本过低，升级gcc:

sudo apt-get install libstdc++6
sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test 
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
sudo apt-get dist-upgrade

若执行上述命令还是存在执行提示上述信息，则可能是由于下载的gcc lib包没有更新到你执行的目录下，这里需要手动去更新：

• 因为上面已经更新过gcc，所以我们的系统lib库中应该有最新的lib包，查找相关的lib包：

    sudo find / -name "libstdc++.so*"
  

  查找结果类似：

    /usr/lib/vmware-tools/lib64/libstdc++.so.6
    /usr/lib/vmware-tools/lib64/libstdc++.so.6/libstdc++.so.6
    /usr/lib/vmware-tools/lib32/libstdc++.so.6
    /usr/lib/vmware-tools/lib32/libstdc++.so.6/libstdc++.so.6
    /usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/5/libstdc++.so
    /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6
    /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6.0.23
  

  我们可以看到/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6和/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6.0.23

  通过上诉的命令查看：

     strings /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6.0.23 | grep GLIBCXX
  

  结果为：

    GLIBCXX_3.4
    GLIBCXX_3.4.1
    GLIBCXX_3.4.2
    GLIBCXX_3.4.3
    GLIBCXX_3.4.4
    GLIBCXX_3.4.5
    GLIBCXX_3.4.6
    GLIBCXX_3.4.7
    GLIBCXX_3.4.8
    GLIBCXX_3.4.9
    GLIBCXX_3.4.10
    GLIBCXX_3.4.11
    GLIBCXX_3.4.12
    GLIBCXX_3.4.13
    GLIBCXX_3.4.14
    GLIBCXX_3.4.15
    GLIBCXX_3.4.16
    GLIBCXX_3.4.17
    GLIBCXX_3.4.18
    GLIBCXX_3.4.19
    GLIBCXX_3.4.20
    GLIBCXX_3.4.21
    GLIBCXX_3.4.22
    GLIBCXX_3.4.23
    GLIBCXX_DEBUG_MESSAGE_LENGTH
  

  故我们只需要将双面的的lib文件拷贝到对应的文件下，并创建相关的软连接即可：

  • 将lib文件copy至对应目录下
    cp /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6.0.23 /home/mozre/anaconda3/bin/../lib/
  • 删除有调用此lib的软连接
    rm /home/mozre/anaconda3/bin/../lib/libstdc++.so.6
  • 建立此lib与目标调的软连接
    ln -s /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6.0.23 libstdc++.so.6
  • 查看是否配置成功
    strings /home/mozre/anaconda3/bin/../lib/libstdc++.so.6 （若测试结果为上面strings /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6.0.23 结果一致，则说明成功）
  • 运行测试代码