物体检测0：Linux下搭建TensorFlow 运行环境（TF

2020-02-20 本文已影响0人古风子

测试环境

64 位，16G 笔记本
显卡 GeForce 940Mx ,计算能力 5.0


VirtualBox 图形用户界面 版本 6.1.2 r135662 (Qt5.6.2)
LinuxMint 19.3

在VirtalBox安装LinuxMint

参照网上按照，这里不赘述

开始安装 anaconda

进入LinuxMint, 在以下地址下载anaconda，网站会根据你的系统匹配合适的版本
https://www.anaconda.com/distribution/#download-section

这里用的是支持py2.7的Anaconda2 2019.10

下载完成后，进入下载完成的目录

~/Downloads$ bash Anaconda2-2019.10-Linux-x86_64.sh

全程ENTER和yes

环境变量配置

默认安装在当前用户的home目录下；注意，最后一步，是问你要不要添加环境变量，默认是ＮＯ，最好选择YES.

Preparing transaction: done
Executing transaction: done
installation finished.
Do you wish the installer to initialize Anaconda2
by running conda init? [yes|no]
[no] >>> yes

安装完毕之后，运行以下命令使得环境设置生效：

source .bashrc

可以用如下命令查看环境变量是否添加成功：
gedit .bashrc


# >>> conda initialize >>>
# !! Contents within this block are managed by 'conda init' !!
__conda_setup="$('/home/jiadongfeng/anaconda2/bin/conda' 'shell.bash' 'hook' 2> /dev/null)"
if [ $? -eq 0 ]; then
    eval "$__conda_setup"
else
    if [ -f "/home/jiadongfeng/anaconda2/etc/profile.d/conda.sh" ]; then
        . "/home/jiadongfeng/anaconda2/etc/profile.d/conda.sh"
    else
        export PATH="/home/jiadongfeng/anaconda2/bin:$PATH"
    fi
fi
unset __conda_setup
# <<< conda initialize <<<

export PATH="/home/jiadongfeng/anaconda2/bin:$PATH"

表示环境变量设置成功

切换资源下载源

到这里，就安装完毕了，不过呢，由于国内访问国外的官方源实在太慢了，所以我们需要把Anaconda的源切换到国内的

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes

切换python引用源

本质上，Anaconda就是一个python发行版,因此，要使用Anaconda, 无非就是配置环境变量，使我在终端中敲python命令时，执行的是anaconda里的那个python程序及环境，而不是linux系统内置的那个python程序环境。

在终端里执行如下命令即可完成配置，这是由anaconda为我们提供的快捷设置或切换环境的脚本工具。

source activate root

切换成功后，通过以下命令查看python指向的位置

base) jiadongfeng@jiadongfeng-VirtualBox:~$ which python
/home/jiadongfeng/anaconda2/bin/python

安装TensorFlow

$ conda env list
# conda environments:
#
base                  *  /home/jiadongfeng/anaconda2

anaconda默认一个名为base的python环境,

创建与启动名为tensorflow的python环境。

该步骤可以不执行，会下载很多依赖包，用默认的base环境即可

(base) jiadongfeng:~$ conda create -n tensorflow141 python=2.7
//activte your env
(base) jiadongfeng:~$ conda activate tensorflow141
(tensorflow-gpu) jiadongfeng:~$

查看tensorflow包信息


jiadongfeng:~$ anaconda show anaconda/tensorflow

Using Anaconda API: https://api.anaconda.org
Name:    tensorflow
Summary: TensorFlow is a machine learning library.
Access:  public
Package Types:  conda
Versions:
   + 0.10.0rc0
   + 1.0.1
   + 1.1.0
   + 1.2.1
   + 1.3.0
   + 1.4.1
   + 1.5.0
   + 1.6.0
   + 1.7.0
   + 1.7.1
   + 1.8.0
   + 1.9.0
   + 1.10.0
   + 1.11.0
   + 1.12.0
   + 1.13.1
   + 1.14.0
   + 2.0.0
   + 1.15.0

To install this package with conda run:
     conda install --channel https://conda.anaconda.org/anaconda tensorflow

根据包信息最后的提示进行安装, 这里没有使用官方的channel，使用的是上方设置的默认的清华大学的源；
为什么安装1.14版本，因为亲测，在这个版本下，物体检测API才没有问题

conda install tensorflow=1.14.0

如果想检查是否安装成功，可以进入python来import试一试：

 import tensorflow as tf
 hello = tf.constant('Hello,tensorflow')
 session = tf.Session()
 print(session.run(hello))
Hello,tensorflow

为了编码方便，我们可以启动jupyter客户端启动编码工具
启动命令，启动后，会遇到import tensorflow报错，参考下面的报错分析2解决

jupyter notebook

至此，tensorflow安装和测试完毕

报错分析

conda install tensorflow 出现段错误(segmentation fault)
方法1：
conda clean -a(这个操作好像是删除所有的包；执行了这个操作后，再使用conda install重新安装；缺点是，
已经安装成功的也被删除
方法2：
conda install +某个包出现段错误是因为之前conda install的时候由于网络问题，这个包只下载了一部分；解决方法是再…/anaconda2/pkgs/找到需要安装的包的zip文件，然后删除，然后再conda install这个包就没问题了
前提是你知道哪些包没有安装成功
如下，我们的报错就是因为以下四个包没有下载完毕导致的。将以下四个包删除，再重新install即可

Downloading and Extracting Packages
...
cudnn-6.0.21         | 178.2 MB  | ########################4                               |  44% 
cudatoolkit-8.0      | 322.4 MB  | 4                                                       |   1% 
mkl-2017.0.3         | 129.5 MB  | ##6                                                     |   5% 
tensorflow-gpu-base- | 55.4 MB   | ###############1                                        |  27%

无法在jupyter notebook里面引入tensorflow

我在linux系统下安装的anaconda3，然后并在里面使用env安装的tensorflow，之前安装的jupyter notebook并不是在我的tensorflow环境下安装的，所以你无法引入tensorflow。

这是我在安装之前的展示的jupyter的结果：

很显然，我的jupyter是anaconda自带的，并不是tensorflow下面的jupyter，所以需要重新的安装。

tensorflow141) jiadongfeng:~$ which ipython
/home/jiadongfeng/anaconda2/envs/tensorflow141/bin/ipython
tensorflow141) jiadongfeng:~$ which jupyter
/home/jiadongfeng/anaconda2/envs/tensorflow141/bin/jupyter

下面是安装的命令：

conda install ipython
conda install jupyter

这样你就安装好了，可以再输入上面的三行命令来查看：

tensorflow141) jiadongfeng:~$ which python
/home/jiadongfeng/anaconda2/envs/tensorflow141/bin/python
(tensorflow141) jiadongfeng:~$ which ipython
/home/jiadongfeng/anaconda2/envs/tensorflow141/bin/ipython
(tensorflow141) jiadongfeng:~$ which jupyter
/home/jiadongfeng/anaconda2/envs/tensorflow141/bin/jupyter

经过以上处理后，再在jupyter notebook中就可以验证成功了

journalctl -xb | egrep -i 'killed process'
Feb 28 20:28:44 jiadongfeng-VirtualBox kernel: Killed process 1612 (train.py) total-vm:6352780kB, anon-rss:3783324kB, file-rss:0kB, shmem-rss:0kB
Feb 28 20:43:14 jiadongfeng-VirtualBox kernel: Killed process 1748 (train.py) total-vm:6257152kB, anon-rss:3692180kB, file-rss:0kB, shmem-rss:0kB

卸载Anaconda
如果有一天，你不需要Anaconda了，请使用以下命令卸载

安装 Anaconda-Clean package

conda install anaconda-clean

接着输入命令行进行卸载：

anaconda-clean --yes