Python2

以python2为例，安装tf_gpu版本以及相应的科学计算库。

1.首先在服务器上安装各人本地的python环境，这里推荐使用pyenv工具，安装方法很简单：

输入以下命令

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$ cd

$ git clone git://github.com/yyuu/pyenv.git .pyenv

$ echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.bashrc

$ echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc

$ echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.bashrc

$ source ~/.bashrc

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2.在各人本地安装Anaconda，其中包含了Python以及相应的科学计算库，省去了很多麻烦，这里推荐离线安装，在线安装太慢。（其他版本的python软件包都可以按此方法进行安装）

-首先下载Anaconda2，Downloads - Anaconda，下载完需要的版本以后，回到服务器自己根目录，在进入pyenv目录下创建cache文件夹，将下载好的文件上传到该目录，实现离线安装;

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cd .pyenv

mkdir cache

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-使用Xshell的rz命令将下载好的Anaconda文件上传到cache目录(以Anaconda2-4.3.1-Linux-x86_64.sh为例），上传完成以后输入以下命令即可完成Anaconda安装，注意小写和对用的版本号就可以了：

> pyenv install anaconda2-4.3.1

pyenv从直接从cache目录下找到该文件并进行安装，安装到pyenv目录下的versions目录。

**切换python版本，从系统python切换到自己目录下的python**

> pyenv global anaconda2-4.3.1

3.安装tf_gpu版本

-首先下载tf预编译好的whl文件，注意区别对应的python版本和是否是GPU版本，例如cp3是python3对应的版本，cp2是pyton2对应的版本。

将下载好的预编译文件上传到服务器后，使用pip命令即可安装；

> pip install tf_nightly_gpu-1.head-cp27-none-linux_x86_64.whl

4.安装完成以后修改.bashrc文件，添加环境变量

> vim ~/.bashrc

将以下内容添加进去：

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export PATH="/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH"

export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-8.0/extras/CUPTI/lib64:/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"

'''

保存退出以后

> source ~/.bashrc

5.测试是否安装成功

> python

> import tensorflow as tf

> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')

> sess = tf.Session()

> print(sess.run(hello))

Hello, TensorFlow!

> a = tf.constant(10)

> b = tf.constant(32)

> print(sess.run(a + b))

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无报错即安装成功！

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附录

更换pip镜像源，方法如下(贼快):

cd (回到用户更目录)

mkdir .pip

vim pip.conf

将以下内容添加进去，并保存退出！

[global]

index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple