TensorFlow环境配置(3)——Unbutu 16.04

下载Anaconda

https://www.anaconda.com/download/#linux

安装Anaconda

$ sudo bash Anaconda****-Linux-x86_64.sh

一路yes
添加环境变量：

gedit ./.bashrc

在.bashrc文件末尾加上anaconda路径，保存：

export PATH=~/anaconda3/bin:$PATH

使环境变量生效：

source ~/.bashrc

注意安装时的用户以及anaconda3目录及其子目录权限

更换国内镜像

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes

查看版本检验是否安装完成

conda --version
python --version
pip --version

安装tensorflow 1.4.0

conda create -n tensorflow pip python=2.7 #创建conda环境
source activate tensorflow #激活conda环境

###下载tensorflow 1.4 GPU版本
pip install \-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ \ https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.4.0-cp27-none-linux_x86_64.whl


###下载tensorflow 1.4 CPU版本
pip install \-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ \ https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.4.0-cp27-none-linux_x86_64.whl

测试tensorflow

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

Hello, TensorFLow! #如果输出这个，就代表tensorflow安装好了

下载PyChram

http://www.jetbrains.com/pycharm/download/

安装PyChram

tar xfz pycharm-community-2017.3.3.tar.gz 
sh 安装目录/bin/pycharm.sh

添加cuda环境变量

• PyCharm Create New Project
• 展开Project Tnterpreter选项
• 选择Existing interpreter
• 点击旁边的小齿轮

• Add Local...

  
  

pycharm的gpu加速环境变量配置（有些机子不需要，具体配置原因不明）

打开后，点击Run--Debug Configurations--Environment varibles加入：
LD_LIBRARY_PATH　　/usr/local/cuda/lib64