QDS04 TensorFlow

QDS （Quick Deployment Series）快速的部署一個軟件。這次我們來部署 TensorFlow 。

系統要求

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）（僅支持 Python 3）
Raspbian 9.0 或更高版本

硬件要求

從 TensorFlow 1.6 開始，二進制文件使用 AVX 指令，這些指令可能無法在舊版 CPU 上運行。

CUDA® 計算能力爲 3.5 或更高的 NVIDIA® GPU 卡。

軟件要求

必須在系統中安裝以下 NVIDIA® 軟件：

• NVIDIA® GPU 驅動程序 - CUDA 9.0 需要 384.x 或更高版本。
• CUDA® 工具包 - TensorFlow 支持 CUDA 9.0。
• CUDA 工具包附帶的 CUPTI。
• cuDNN SDK（7.2 及更高版本）
• （可選）NCCL 2.2，可實現多 GPU 支持。
• （可選）TensorRT 4.0，可縮短在某些模型上進行推斷的延遲並提高吞吐量。

安裝

環境檢測

python 2 環境檢測，如果沒有某個部分，請補裝。

python --version
pip --version

python3 和 python2 類似，換成 python3 的命令即可。

安裝

pip install tensorflow  // 安裝 TensorFlow CPU 版本
pip install tensorflow-gpu  // 安裝 TensorFlow GPU 版本
pip install tf-nightly    // 安裝 TensorFlow CPU 暗夜版本 不穩定
pip install tf-nightly-gpu   // 安裝 TensorFlow GPU 暗夜版本 不穩定

不過這樣通過 pip 安裝速度有點慢啊，使用了 pip 官方的源。

換阿里雲的 pip 源以後很快就完成了。

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

驗證

依次輸入如下命令：

[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，已經安裝了 TensorFlow 的 1.12 版本和安裝的路徑。

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