离线无root权限安装TensorFlow GPU版详细教程

"该资源提供了一种在离线且没有root权限的CentOS 7环境中安装TensorFlow GPU版本的方法，特别适用于那些无法获得系统管理员权限的用户。教程中详细介绍了安装TensorFlow 1.12.0、Python 3.5、CUDA 9.0、Cudnn 7.05以及Bazel 0.15.0的步骤，并强调了配置环境变量的重要性。" 在离线无root权限的环境下安装TensorFlow GPU版，首先需要满足特定的软件和硬件要求。本教程针对的是TensorFlow 1.12.0，它需要Python 3.5版本，以及与之兼容的CUDA 9.0和Cudnn 7.05。确保你的英伟达显卡驱动是最新的，因为TensorFlow GPU版依赖于这个驱动来利用GPU进行计算加速。 首先，需要安装Python。从Python官方网站下载对应版本的源代码，例如Python 3.5.*。通过`tar -zxvf Python-3.5.*.tar.xz`解压文件，进入解压后的目录，使用`./configure --prefix=/home/(自己定义的，家目录下的文件夹)`进行配置。接着，执行`make`和`make install`进行编译和安装。安装完成后，别忘了添加Python到环境变量，以便后续使用。 接下来是安装Bazel，它是TensorFlow的构建工具。从Bazel的GitHub releases页面下载0.15.0版本，给予`.sh`文件执行权限，然后执行安装脚本，指定安装目录。 安装CUDA的过程相对复杂，因为通常需要root权限。不过，在无root权限的情况下，可以从NVIDIA官方网站下载CUDA的.run文件，赋予文件执行权限并运行，选择不安装驱动（no driver installation）。然后指定一个个人用户目录，如/home/yourname/cuda9.0，进行CUDA的安装。安装完成后，需要编辑个人的`.bashrc`文件，添加CUDA的路径到`PATH`和`LD_LIBRARY_PATH`环境变量。 Cudnn是CUDA的深度学习库，也需要与CUDA版本匹配。下载适用于CUDA 9.1的Cudnn 7.05版本，解压缩后将头文件复制到CUDA的include目录，库文件复制到CUDA的lib64目录。 最后，配置好所有环境变量后，使用source命令更新`.bashrc`和`env.sh`文件，使改动生效。至此，所有必要的组件都已安装，可以尝试安装TensorFlow。下载TensorFlow的源代码，按照Bazel的构建指示进行编译和安装。完成后，你就可以在你的CentOS 7系统上，无root权限地使用TensorFlow的GPU版本进行深度学习计算了。