如何安装Tensorflow 0.9 GPU源码版本?
本文是为Ubuntu 14.04安装TensorFlow 0.9源码的教程。
首先，安装必备包：
$ sudo add-apt-repository ppa:webupd8team/java
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install oracle-java8-installer git python-dev python3-dev build-essential python-pip python3-pip python-virtualenv python-numpy python3-numpy python-matplotlib python3-matplotlib swig python-wheel libcurl3-dev
安装Bazel：
$ echo "deb [arch=amd64] http://storage.googleapis.com/bazel-apt stable jdk1.8" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/bazel.list
$ curl https://storage.googleapis.com/bazel-apt/doc/apt-key.pub.gpg | sudo apt-key add -
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install bazel
$ sudo apt-get upgrade bazel
安装Nvidia 工具包7.5和CudNN：
如果不安装GPU支持可忽略本步骤，从Nvidia下载.deb Nvidia工具包：
$ cd ~/Downloads # or directory to where you downloaded file
$ sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1404-7-5-local_7.5-18_amd64.deb
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install cuda
这将cuda安装到/usr/local/cuda
为了安装CudNN，从Nvidia网站下载cudNN v5 for Cuda 7.5，解压释放到/usr/local/cuda：
$ tar xvzf cudnn-7.5-linux-x64-v5.0-ga.tgz
$ sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
$ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
$ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
然后更新你的bash文件：
$ gedit ~/.bashrc
上面命令打开了你的bash文件，增加下面这些行到文件底部：
export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64"
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
保存以后，重新加载一下：
$ source ~/.bashrc
现在下载TensorFlow:
$ cd ~
$ git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow
配置TensorFlow安装：
$ cd ~/tensorflow
$ ./configure
开始配置编译源码，当出现：
Please specify the location of python. [Default is /usr/bin/python]:
默认是Python 2，如果你希望使用Python 3，键入：
$ /usr/bin/python3
当出现：
Please specify the Cuda SDK version you want to use, e.g. 7.0. [Leave empty to use system default]:
输入 7.5
当出现：
Please specify the Cudnn version you want to use. [Leave empty to use system default]:
输入5
通过https://developer.nvidia.com/cuda-gpus能发现你的设备兼容性。
以上过程正确完成后，你应该看到：
Setting up Cuda include
Setting up Cuda lib64
Setting up Cuda bin
Setting up Cuda nvvm
Setting up CUPTI include
Setting up CUPTI lib64
Configuration finished
现在开始构建TensorFlow：
如果你的内存少于8GB，建议你不要从源码构建，而是使用TensorFlow网站的 pip installation。
如果你要构建TensorFlow的GPU支持：
$ bazel build -c opt --config=cuda //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
对于只支持CPU：
$ bazel build -c opt //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
构建安装Pip包：这是安装TensorFlow需要的pip包到/tmp/目录：
$ bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg
使用Python2安装：
$ sudo pip install /tmp/tensorflow_pkg/tensorflow
对于Python3:
$ sudo pip3 install /tmp/tensorflow_pkg/tensorflow
测试你的安装：
$ python # or python3
$ import tensorflow
如果你发现import导入库包错误，重启启动电脑，TensorFlow也有基本 instructions指引说明如何进行基本测试和如何处理安装问题。
本教程是基于Ubuntu 14.04 GeForce GTX 780 和 a GTX 970m。
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