<div id="table-of-contents">
<h2>Table of Contents</h2>
<div id="text-table-of-contents">
<ul>
<li><a href="#org02a8c20">1. 介绍</a></li>
<li><a href="#org8ddf2cc">2. 软硬件环境</a></li>
<li><a href="#org5286fcb">3. 配置python开发环境(pyenv 和 anaconda)</a>
<ul>
<li><a href="#org7d53d70">3.1. 安装pyenv</a></li>
<li><a href="#org092fd8a">3.2. 安装python(anaconda)</a></li>
<li><a href="#org29d6143">3.3. pyenv 使用</a></li>
</ul>
</li>
<li><a href="#orgf0cd341">4. 安装tensorflow</a>
<ul>
<li><a href="#orgb4e8d29">4.1. 安装pip</a></li>
<li><a href="#org8c9d55d">4.2. 安装CUDA</a></li>
<li><a href="#org400648c">4.3. 安装tensorflow</a></li>
</ul>
</li>
<li><a href="#org119a8a8">5. jupyter notebook 远程配置</a></li>
<li><a href="#org82424ac">6. 参考</a></li>
<li><a href="#org7d3f14f">7. 联系</a></li>
</ul>
</div>
</div>
<a id="org02a8c20"></a>
介绍
目前在学习优达学城的无人驾驶课程，在DeepLearning这一阶段的学习过程中，使用的了anaconda和tensorflow，在此过程中出现了一些问题。最终解决，现记录一下。
<a id="org8ddf2cc"></a>
软硬件环境
<table border="2" cellspacing="0" cellpadding="6" rules="groups" frame="hsides">
<colgroup>
<col class="org-left" />
<col class="org-left" />
</colgroup>
<tbody>
<tr>
<td class="org-left">系统</td>
<td class="org-left">ubuntu 16.04 64bit</td>
</tr>
<tr>
<td class="org-left">shell</td>
<td class="org-left">zsh</td>
</tr>
<tr>
<td class="org-left">型号</td>
<td class="org-left">alw15</td>
</tr>
<tr>
<td class="org-left">内存</td>
<td class="org-left">16G</td>
</tr>
<tr>
<td class="org-left">独立显卡</td>
<td class="org-left">Nvdia Geforce 970m</td>
</tr>
<tr>
<td class="org-left">硬盘</td>
<td class="org-left">128G SSD +1TB HD</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<a id="org5286fcb"></a>
配置python开发环境(pyenv 和 anaconda)
考虑到系统初始版本python为2.7.更改后可能使用其他软件会存在问题，如geeknote等，所以首先安装pyenv.
<a id="org7d53d70"></a>
安装pyenv
执行 ：
url -L https://raw.githubusercontent.com/yyuu/pyenv-installer/master/bin/pyenv-installer | bash
在~/.zshrc 中加入如下：
export PATH="/home/shenmutong/.pyenv/bin:$PATH"
eval "$(pyenv init -)"
eval "$(pyenv virtualenv-init -)"
完成后执行source ~/.zshrc,使操作生效。
<a id="org092fd8a"></a>
安装python(anaconda)
pyenv install --list #列出pyenv可以安装的python 版本。
使用pyenv 安装python 版本，可以直接执行:
pyenv install anaconda3-4.2.0
因为我是在中国，所以因为你懂得的原因过程异常痛苦，所以直接在 anaconda下载地址 下载python3.5 version的 anaconda4.2.0 for linux。
下载好的文件是'Anaconda3-4.2.0-Linux-x8664.sh。复制或移动该文件到~/.pyenv/cache/下，然后执行
pyenv install anaconda3-4.2.0
pyenv在安装之前会在~/.pyenv/cache 查找是否存在安装包，若存在，则会直接进行安装。
另外，记得好像可以更换pyenv 的源，没有去确定，各位也可以试一下。
<a id="org29d6143"></a>
pyenv 使用
pyenv rehash # 更新数据库
#在安装 Python 或者其他带有可执行文件的模块之后，需要对数据库进行更新
pyenv versions # 查看当前已安装的 python 版本
pyenv global anaconda3-4.2.0 #设置全局的 python 版本
pyenv local anaconda3-4.2.0 # 更改当前目录下python版本
pyenv shell anaconda3-4.2.0 # 更改当前shell环境下 python 版本
pyenv uninstall #卸载某个版本python
pyenv update # 更新 pyenv 及其插件
更多使用可以参考https://github.com/yyuu/pyenv
至此python环境 安装完成。
<a id="orgf0cd341"></a>
安装tensorflow
注意：如果没有CUDA SDK 情况下直接安装tensorflow gpu 版本的话，在使用过程中使用import tensorflow 会出现一个比较奇怪的错误，
'Error importing tensorflow. Unless you are using bazel, you should not try to import tensorflow from its source directory '。
当时脑残的用了很久来解决这个问题，后来才发现是因为没有安装CUDASDK的原因。
<a id="orgb4e8d29"></a>
安装pip
如果没有安装pip的话 ，使用该命令进行安装。
sudo apt-get install python-pip python-dev
<a id="org8c9d55d"></a>
安装CUDA
一下内容直接复制于 https://www.tensorflow.org/get_started/os_setup#optional_install_cuda_gpus_on_linux
Check NVIDIA Compute Capability of your GPU card
https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
Download and install Cuda Toolkit
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
Install version 8.0 if using our binary releases.
Install the toolkit into e.g. /usr/local/cuda.
Download and install cuDNN
https://developer.nvidia.com/cudnn
Download cuDNN v5.1.
Uncompress and copy the cuDNN files into the toolkit directory. Assuming the toolkit is installed in /usr/local/cuda, run the following commands (edited to reflect the cuDNN version you downloaded):
tar xvzf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1-ga.tgz
sudo cp -P cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sud片～o cp -P cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
#Install other dependencies
sudo apt-get install libcupti-dev
<a id="org400648c"></a>
安装tensorflow
在使用anaconda配置的 目录下，或切换当前shell到andconda 环境中。
# Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only, Python 3.5
export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.12.1-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl
# Ubuntu/Linux 64-bit, GPU enabled, Python 3.5
# Requires CUDA toolkit 8.0 and CuDNN v5. For other versions, see "Installing from sources" below.
export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-0.12.1-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl
pip3 install --upgrade $TF_BINARY_URL
搞定
<a id="org119a8a8"></a>
jupyter notebook 远程配置
有时间再写。
<a id="org82424ac"></a>
参考
https://github.com/yyuu/pyenv
https://www.tensorflow.org/get_started/os_setup#optional_install_cuda_gpus_on_linux
<a id="org7d3f14f"></a>
联系
如果大家有问题，欢迎讨论。我的邮箱是
shenmutong@hotmail.com
