QDS04 TensorFlow

QDS (Quick Deployment Series)快速的部署一个软件。这次我们来部署 TensorFlow。

系统要求

Ubuntu 16.04 或更高版本(64 位)
macOS 10.12.6 (Sierra) 或更高版本(64 位)(不支持 GPU)
Windows 7 或更高版本(64 位)(仅支持 Python 3)
Raspbian 9.0 或更高版本

硬件要求

从 TensorFlow 1.6 开始,二进制文件使用 AVX 指令,这些指令可能无法在旧版 CPU 上运行。

CUDA® 计算能力为 3.5 或更高的 NVIDIA® GPU 卡。

软件要求

必须在系统中安装以下 NVIDIA® 软件:

  • NVIDIA® GPU 驱动程序 - CUDA 9.0 需要 384.x 或更高版本。
  • CUDA® 工具包 - TensorFlow 支持 CUDA 9.0。
  • CUDA 工具包附带的 CUPTI。
  • cuDNN SDK(7.2 及更高版本)
  • (可选)NCCL 2.2,可实现多 GPU 支持。
  • (可选)TensorRT 4.0,可缩短在某些模型上进行推断的延迟并提高吞吐量。

安装

环境检测

python 2 环境检测,如果没有某个部分,请补装。

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python --version
pip --version

python3 和 python2 类似,换成 python3 的命令即可。

安装

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pip install tensorflow  // 安装 TensorFlow CPU 版本
pip install tensorflow-gpu // 安装 TensorFlow GPU 版本
pip install tf-nightly // 安装 TensorFlow CPU 暗夜版本 不稳定
pip install tf-nightly-gpu // 安装 TensorFlow GPU 暗夜版本 不稳定

不过这样通过 pip 安装速度有点慢啊,使用了 pip 官方的源。

换阿里云的 pip 源以后很快就完成了。

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pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple tensorflow-gpu

验证

依次输入如下命令:

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[root@node31 ~]# python
Python 2.7.5 (default, Jul 13 2018, 13:06:57)
[GCC 4.8.5 20150623 (Red Hat 4.8.5-28)] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import tensorflow as tf
>>> tf.__version__
'1.12.0'
>>> tf.__path__
['/usr/lib/python2.7/site-packages/tensorflow', '/usr/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/estimator/api', '/usr/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/_api/v1']
>>>

可以看到,已经安装了 TensorFlow 的 1.12 版本和安装的路径。

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Erdong, A Linux user !

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