TensorFlow搭建指南：从准备到安装详解

本文档主要介绍了如何在Ubuntu 16.04 LTS操作系统上搭建TensorFlow环境，特别是针对那些希望利用CUDA和GPU加速计算的用户。TensorFlow是Google开发的一款开源库，主要用于机器学习和深度神经网络的高效数值计算，其设计核心是数据流图和张量。 在开始之前，确保你的机器满足以下硬件和软件需求： 1. CUDA支持：对于Nvidia GPU用户，需要安装CUDA 8.0.61版本及其对应的cuDNN（版本6），可以从Nvidia官方下载链接获取。对于AMD用户，由于兼容性问题，建议选择CPU版而不是GPU版。 2. 操作系统：推荐使用Ubuntu 16.04 LTS，因为这是文档所指定的版本。 3. Python版本：Python 2.7是TensorFlow早期版本的首选，可以从Python官方网站下载。 4. Bazel版本：Bazel是构建工具，推荐使用0.5.4版本，可以在Bazel官方文档中找到安装指南。 安装步骤： - 安装CUDA和cuDNN：对于GPU用户，按照官方教程安装CUDA和cuDNN，确保与你选择的Python版本兼容。 - 选择安装方式：TensorFlow提供了三种安装方法： - pip安装：这是最简单的方式，通过pip（Python包管理器）安装CPU版TensorFlow。首先确保Python环境依赖，然后使用`sudo pip install tensorflow`命令进行安装。 - virtualenv：虚拟环境可以帮助隔离Python库，避免全局安装可能带来的冲突。创建虚拟环境并激活后，使用`pip install tensorflow`安装。 - 源码安装：对于GPU支持，需要手动编译安装。这通常适合有高级需求的开发者，涉及到下载源代码、配置CUDA设置、编译等步骤。如果显存大于8GB，建议选择这种方式。 需要注意的是，源码安装GPU版TensorFlow时，可能需要对系统进行额外的配置，包括设置CUDA和cuDNN路径、调整编译选项等，以确保最佳性能。 本文档为读者提供了一个详细的步骤指南，帮助你在Ubuntu 16.04 LTS上成功搭建TensorFlow环境，无论你是新手还是专业开发者，都可以从中获益。在安装过程中，根据你的硬件情况和需求选择合适的安装方法，将有助于你更有效地利用TensorFlow进行机器学习和深度学习的项目开发。