Ubuntu16.04详细教程：安装Tensorflow GPU版

"在Ubuntu 16.04上安装TensorFlow GPU版本的详细步骤，包括错误情况的解决方案。" 在Ubuntu 16.04操作系统上安装TensorFlow的GPU版本是一项涉及多个步骤的任务，需要安装一系列依赖项和工具。首先，确保你的系统具有足够的内存，至少8GB加上足够的swap交换空间，推荐9GB以上，因为安装过程中可能会消耗大量内存。接下来，按照以下步骤进行操作： 1. 安装Git： 使用命令`sudo apt-get update`更新系统软件源，然后通过`sudo apt install git`安装Git。 2. 克隆TensorFlow仓库： 使用Git克隆TensorFlow的稳定分支，例如，对于1.7版本： ``` git clone --recurse-submodules -b 1.7 --single-branch git://github.com/tensorflow/tensorflow.git ``` 3. 安装Bazel： Bazel是构建和测试TensorFlow的工具，需要先安装Java Development Kit (JDK) 8。使用`sudo apt-get install openjdk-8-jdk openjdk-8-source`安装JDK，然后通过`java -version`确认版本为1.8。 接下来安装Bazel的依赖： ``` sudo apt-get install pkg-config zip g++ zlib1g-dev unzip ``` 下载Bazel的安装文件，访问[GitHub Bazel releases页面](https://github.com/bazelbuild/bazel/releases)获取最新版本。你可以通过两种方法安装： 方法一：直接使用dpkg命令安装，例如，对于0.4.5版本： ``` sudo dpkg -i bazel_0.4.5_linux-x86_64.deb ``` 方法二：如果遇到问题，可以尝试手动执行安装脚本： ``` chmod +x /home/lsn/bazel-0.4.4-installer-linux-x86_64.sh ./bazel-0.4.4-installer-linux-x86_64.sh --user ``` 将`/home/lsn/bazel-0.4.4-installer-linux-x86_64.sh`替换为实际的安装文件路径。安装完成后，将Bazel的bin目录添加到PATH环境变量： ``` export PATH="$PATH:$HOME/bin" ``` 通过`bazel version`命令检查安装是否成功并查看版本。 4. 安装其他依赖： TensorFlow需要numpy库，因此需要安装`python-numpy`。同时，为了向Python中添加扩展和管理Python包，需要安装`python-dev`、`pip`和`wheel`： ``` sudo apt-get install python-numpy python-dev pip wheel ``` 这些是安装TensorFlow GPU版本的基础，确保所有步骤都正确完成，才能避免安装过程中的错误。 在安装过程中，可能会遇到一些问题，如内存不足、依赖安装错误等。对于内存不足的问题，可以考虑增加swap分区的大小。对于依赖安装错误，检查软件源是否正常，或者尝试更新到最新版本的依赖。如果遇到与Bazel相关的错误，可能是Bazel版本或安装方式的问题，按照上述方法重新安装或升级Bazel。最后，确保你的系统已经安装了NVIDIA驱动和CUDA/cuDNN库，这是TensorFlow GPU版本运行所必需的。 在所有准备工作完成后，可以进入TensorFlow仓库并运行配置脚本来编译和安装TensorFlow： ``` cd tensorflow ./configure ``` 根据提示设置你的环境，包括CUDA和cuDNN的位置。配置完成后，使用Bazel构建并安装TensorFlow： ``` bazel build -c opt //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg ``` 这将在`/tmp/tensorflow_pkg`目录下生成一个`.whl`文件，通过pip安装此文件即可完成TensorFlow的安装： ``` pip install /tmp/tensorflow_pkg/*.whl ``` 至此，你已经在Ubuntu 16.04上成功安装了TensorFlow的GPU版本，可以开始享受TensorFlow带来的深度学习计算加速了。