Wie zu installieren tensor-flow auf Linux

Auf dem main TensorFlow website, müssen Sie nicht explizit aktivieren, gpu:

# Ubuntu/Linux 64-bit, GPU enabled:
$ sudo pip3 install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.7.1-cp34-none-linux_x86_64.whl

Auf dem anaconda-website, müssen Sie nur installieren tensor Fluss, aber es gibt keine Angabe, ob dies die GPU-oder CPU-version:

conda install -c https://conda.anaconda.org/jjhelmus tensorflow

Nach dem ausführen des Anaconda-Befehl, habe ich beschlossen, dass ich brauchte, um sicherzustellen, dass es die GPU-version, so dass ich versuchte, führen Sie die pip-Befehl im inneren des anaconda-Ordner.

Bei mir lief der pip-Kommando, ich bekam die folgende Fehlermeldung:

tensorflow-0.7.1-cp34-keine-linux_x86_64.whl-wird nicht unterstützt-Rad auf dieser Plattform

Ich habe keine Ahnung, was für ein Rad ist...aber ich habe ein neuartiges laptop mit einem i7 multicore (Juli letzten Jahres) und einem laptop mit nvidia-Karte mit einer compute-rating von 5,2 und CUDA installiert (Ubuntu 15.10).

Muss es eine version, die kompatibel ist mit meinen specs.

Wie upgrade ich mein tensor-flow installieren, um die GPU-version?

Update

Wenn ich laufen: import pip; print(pip.pep425tags.get_supported()) die unterstützten Räder gehören

cp35

Aber das Rad ist verfügbar für TensorFlow ist cp34...also bedeutet, dass TensorFlow auf der GPU funktioniert nicht für meinen computer?

Haben Sie versucht, läuft pip3 install --upgrade pip ersten?
ok, habe gerade...sieht immer noch wie es akzeptiert nur cp35. könnte sein, dass eine Zahl, die relevant ist für meine Maschine?
Dies ist nicht mein Fachgebiet, aber eine Sache, die Sie könnten versuchen, ist das abrufen der Rad, und das umbenennen es zu cp35 vor der Ausführung des pip3 installieren. (Scheinbar haben einige Leute hatten Erfolg mit diesem Ansatz für ähnliche Probleme.) Natürlich, es wäre besser, um die Ursache der Fehler, soweit möglich, ersten. Was ist den vollen Befehl und die Ausgabe beim ausführen des pip-Befehl? Jede exception, die info?

InformationsquelleAutor donlan | 2016-04-09

  1. 4

    Genauso dumm, wie es scheint, nur umbenennen, das Rad von 3,4 bis 3,5 ausreichend:

    $ wget https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.7.1-cp34-none-linux_x86_64.whl
...
$ pip install tensorflow-0.7.1-cp34-none-linux_x86_64.whl
tensorflow-0.7.1-cp34-none-linux_x86_64.whl is not a supported wheel on this platform.
$ mv tensorflow-0.7.1-cp3{4,5}-none-linux_x86_64.whl
$ pip install tensorflow-0.7.1-cp35-none-linux_x86_64.whl
Processing ./tensorflow-0.7.1-cp35-none-linux_x86_64.whl
...
Installing collected packages: tensorflow
Successfully installed tensorflow-0.7.1
    Dieser arbeitete. Danke
    Ich möchte noch hinzufügen, dass für die TF für Linux ( https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.8.0-cp34-cp34m-linux_x86_64.whl ), die Sie ersetzen sowohl die cp34 mit cp35.
    Sieht aus wie es gibt nun binaries für 3.5 als der tensorflow 0.9.0: github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v0.9.0rc0

    InformationsquelleAutor bnaul

  2. 1

    Alles geändert in Tensorflow V1.0 und Dieses Benutzerhandbuch erläutert die Installation TensorFlow auf Ubuntu Natürlich mit der GPU unterstützt.Ich habe nur getestet, diese Anleitung auf Ubuntu 14.04.

    • nVidia Check

    zunächst müssen Sie überprüfen, dass nVidia installiert für dies überprüfen, geben Sie den folgenden Befehl ein:

    nvidia-smi

    haben und Sie sollten so etwas wie dieses

    Wie zu installieren tensor-flow auf Linux

    wenn Sie sehen, dass diese Ihre nvidia-Karte ist korrekt installiert.

    • Installieren, CUDA,Cudnn

    gehen https://developer.nvidia.com/cuda-downloads und download-cuda-toolkit für Ubuntu 14.04 (download .deb-Datei) und installieren Sie mit diesen Kommandos

    sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1404-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda

    Vorsichtig sein tensorflow V1.0 ist notwendig, cuda-8.0 und ist nicht so geklappt mit cuda-7,5 und bei der Installation von cuda-7,5 und niedriger , Sie habe diesen Fehler, wenn der import tensorflow in python

    ImportError: libcudart.so.7.5: nicht öffnen können shared object-Datei: Keine solche Datei oder das Verzeichnis.

    nach der Installation der cuda-8.0 gehen https://developer.nvidia.com/cudnn und download cuDNN v5.1 (Jan 20, 2017), für CUDA 8.0 und installieren Sie mit folgenden Befehle

    tar -xzvf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz
sudo cp -P include/cudnn.h /usr/local/include
sudo cp -P lib64/libcudnn* /usr/local/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/lib64/libcudnn*

    am Ende fügen Sie die folgenden Zeilen in deine Pfad-Datei-vielleicht fügen Sie folgende Zeilen zu ~/.bashrc-Datei HIERFÜR verwenden Sie diese Befehle, unten:

    öffnen Sie ~/.bashrc

    sudo nano ~/.bashrc

    fügen Sie diese Zeilen

    export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-8.0
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64

    • Tensorflow

    für die Installation tensorflow mit gpu unterstützt, können Sie die Installation mit einem Befehl unter

    pip install tensorflow-gpu

    Ich tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:135] erfolgreich geöffnet CUDA-Bibliothek libcublas.so.8.0 lokal
    Ich tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:135] erfolgreich geöffnet CUDA-Bibliothek libcudnn.so.5 lokal
    Ich tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:135] erfolgreich geöffnet CUDA-Bibliothek libcufft.so.8.0 lokal
    Ich tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:135] erfolgreich geöffnet CUDA-Bibliothek libcuda.so.1 lokal
    Ich tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:135] erfolgreich geöffnet CUDA-Bibliothek libcurand.so.8.0 lokal

    nachdem alle wenn Sie alles richtig, wenn Sie importieren tensorflow in der python-Konsole, die Sie sehen können, diese und dies bedeutet, dass Ihre tensorflow mit gpu unterstützt

    Schön. Wird die Prüfung an diesem Wochenende.

    InformationsquelleAutor Hamid

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