Ubuntu 14.04 TensorFlow安装指南：JDK8、Bazel、CUDA+CUDNN详解

本篇文章是一份详尽的TensorFlow安装教程，主要针对Ubuntu 14.04 LTS操作系统进行讲解。以下是关键知识点： 1. **准备工作**： - **JDK 8**：由于Ubuntu 14.04预装的JDK版本过低（1.7.0），不支持Bazel，因此需要升级至JDK 8。用户需要从Oracle官网下载对应系统的JDK 8版本（如jdk-8u111-linux-x64.tar.gz），将其解压到新建的"/usr/lib/jvm/java1.8.111"目录下。然后编辑"/etc/profile"文件，添加环境变量指向新安装的JDK，并确保路径配置正确。通过`sudo update-alternatives`命令更新默认JDK，最后用`java -version`检查升级是否成功。 2. **Bazel**： - **Bazel**：作为Google开源的构建工具，Bazel用于编译和构建TensorFlow。Bazel的安装有两种方法： - 官方推荐方法是直接从GitHub克隆Bazel仓库（https://github.com/bazelbuild/bazel.git），切换到与TensorFlow兼容的标签（如0.1.0），执行编译脚本`./compile.sh`。 3. **CUDA和CUDNN**： - TensorFlow支持GPU加速，安装CUDA和CUDNN是必要的。用户需要下载并安装对应的CUDA版本，以及与之配套的CUDNN库。这通常涉及到下载二进制包，添加环境变量，以及配置NVIDIA GPU。 4. **TensorFlow源文件安装**： - 获得TensorFlow源代码后，根据Bazel的指南进行编译安装。这个过程可能涉及设置构建选项、构建TensorFlow库和依赖项，以及生成可执行文件。 5. **注意事项**： - 教程中的步骤是在作者多次尝试和调试后得出的，适用于新手。在实际操作时，可能需要根据系统的具体情况进行调整。 - 本文档强调的是Ubuntu 14.04 LTS平台，其他Linux发行版可能有略微不同的步骤。 通过遵循这些步骤，读者可以在Ubuntu 14.04 LTS环境中成功安装和配置TensorFlow，准备好进行机器学习和深度学习项目开发。