Ubuntu18.04 安装TensorFlow 和 Keras

TensorFlow和Keras是当前两款主流的深度学习框架，Keras被采纳为TensorFlow的高级API，平时做深度学习任务，可以使用Keras作为深度学习框架，并用TensorFlow作为后端引擎。

1、安装之前，先确认pip包管理器最新：

sudo apt-get update 
sudo apt-get upgrade
sudo apt-get install python-pip python-dev
sudo apt-get install python3-pip python3-dev

使用pip安装包时，默认安装的是python2的包。想安装python3的包，使用pip3。

2、安装Python相关库

（1）安装BLAS库

 sudo apt-get install build-essential cmake git unzip pkg-config libopenblas-dev liblapack-dev 

（2）安装python科学套件

 sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-matplotlib python-yaml 

 sudo apt-get install python3-numpy python3-scipy python3-matplotlib python3-yaml

（3）安装HDF5。这个库最初由NASA开发，用高效的二进制格式来保存数值数据的大文件。（它可以让你将Keras模型快速高效地保存到磁盘）

 sudo apt-get install libhdf5-serial-dev python-h5py 

sudo apt-get install libhdf5-serial-dev python3-h5py

（4）安装Graphviz和pydot-ng，这两个包可以将Keras模型可视化。

 sudo apt-get install graphviz 

 sudo pip install pydot-ng

sudo pip3 install pydot-ng

（5）安装python-opencv包

 sudo apt-get install python-opencv 

sudo apt-get install python3-opencv

3、安装CUDA和cuDNN

见另一篇博文：https://www.cnblogs.com/booturbo/p/11834661.html

4、安装支持GPU的TensorFlow

 pip install tensorflow-gpu 

 pip3 install tensorflow-gpu

卸载Tensorflow-GPU

sudo pip uninstall protobuf
sudo pip3 uninstall protobuf
pip uninstall protobuf
pip3 uninstall protobuf

sudo pip uninstall tensorflow-gpu
sudo pip3 uninstall tensorflow-gpu

卸载完成。

5、安装Keras

可以从PyPI安装Keras

 sudo pip install keras 

 sudo pip3 install keras

对应的Keras卸载方法：

sudo pip uninstall keras
sudo pip3 uninstall keras

然后删除残留文件夹

sudo rm -r /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/Keras-2.3.1-py2.7.egg
sudo rm -r /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/Keras-2.3.1-py3.6.egg

这样便完全删除了。

也可以从GitHub安装Keras。这种方式安装，可以运行keras/examples文件夹里的示例。

git clone https://github.com/fchollet/keras
cd keras
sudo python setup.py install

git clone https://github.com/fchollet/keras
cd keras
sudo python3 setup.py install

安装完成后，运行下示例脚本，例如 MNIST

在keras文件目录下运行， python examples/mnist_cnn.py 

 python3 examples/mnist_cnn.py

运行过Keras之后，就可以在～/.keras/keras.json看到Keras的配置文件，编辑该文件为Keras选择后端引擎，

{
    "image_data_format": "channels_last",
    "epsilon": le-07,
    "floatx": "float32",
    "backend": "tensorflow"
}

 安装TensorFlow2

 参考官方指南 

1、检查是否配置好Python环境：

python3 --version
pip3 --version
virtualenv --version

如果已安装这些软件包，请跳至下一步。否则，请安装：

sudo apt update 
sudo apt install python3-dev python3-pip
sudo pip3 install -U virtualenv

2、创建虚拟环境（推荐）

Python虚拟环境用于将软件包安装与系统隔离开来。

创建一个新的虚拟环境，方法是选择Python解释器并创建一个   ./venv  目录来存放它：

virtualenv --system-site-packages -p python3 ./venv

使用特定于shell 的命令激活该虚拟环境：

source ./venv/bin/activate

当 virtualenv 处于激活状态时，shell 提示符带有（venv）前缀。

在不影响系统设置的情况下，在虚拟环境中安装软件包。首先升级pip：

pip install --upgrade pip
pip list    #展示虚拟环境中安装的包

以后可以使用以下命令退出 virtualenv：

deactivate

3、安装TensorFlow pip软件包

在虚拟环境中安装

pip install --upgrade tensorflow

验证安装效果：

python -c "import tensorflow as tf;print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

安装成功

到此结束。