每日一学——TensorFlow的学习
什么是TensorFlow？
TensorFlow 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU）、服务器、移动设备等等。TensorFlow 最初由Google Brain 小组（隶属于Google机器智能研究机构）的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。
注：我也是初学者，想分享基础知识给大家学习，我也从零开始TF，希望和更多的朋友一起学习，谢谢您们的支持！
二进制安装
TensorFlow Python API 依赖 Python 2.7 版本.
在 Linux 和 Mac 下最简单的安装方式, 是使用 pip 安装.
如果在安装过程中遇到错误, 请查阅 常见问题. 为了简化安装步骤, 建议使用 virtualenv, 教程见 这里.
Ubuntu/Linux
# 仅使用 CPU 的版本
$ pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.5.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
# 开启 GPU 支持的版本 (安装该版本的前提是已经安装了 CUDA sdk)
$ pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.5.0-cp27-none-linux_x86_64.whl基于 Docker 的安装
我们也支持通过 Docker 运行 TensorFlow. 该方式的优点是不用操心软件依赖问题.
首先, 安装 Docker. 一旦 Docker 已经启动运行, 可以通过命令启动一个容器:
$ docker run -it b.gcr.io/tensorflow/tensorflow该命令将启动一个已经安装好 TensorFlow 及相关依赖的容器.
尝试你的第一个 TensorFlow 程序
(可选) 启用 GPU 支持
如果你使用 pip 二进制包安装了开启 GPU 支持的 TensorFlow, 你必须确保 系统里安装了正确的 CUDA sdk 和 CUDNN 版本. 请参间 CUDA 安装教程
你还需要设置 LD_LIBRARY_PATH 和 CUDA_HOME 环境变量. 可以考虑将下面的命令 添加到~/.bash_profile 文件中, 这样每次登陆后自动生效. 注意, 下面的命令 假定 CUDA 安装目录为/usr/local/cuda:
export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64"export CUDA_HOME=/usr/local/cuda运行 TensorFlow
打开一个 python 终端:
$ python
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> print sess.run(hello)
Hello, TensorFlow!
>>> a = tf.constant(10)
>>> b = tf.constant(32)
>>> print sess.run(a+b)42>>>从源码安装
克隆 TensorFlow 仓库
$ git clone --recurse-submodules https://github.com/tensorflow/tensorflow--recurse-submodules 参数是必须得, 用于获取 TesorFlow 依赖的 protobuf 库.
Linux 安装
安装 Bazel
首先依照 教程 安装 Bazel 的依赖. 然后使用下列命令下载和编译 Bazel 的源码:
$ git clone https://github.com/bazelbuild/bazel.git
$ cd bazel
$ git checkout tags/0.1.0$ ./compile.sh上面命令中拉取的代码标签为 0.1.0, 兼容 Tensorflow 目前版本. bazel 的HEAD 版本 (即最新版本) 在这里可能不稳定.
将执行路径 output/bazel 添加到 $PATH 环境变量中.
安装其他依赖
$ sudo apt-get install python-numpy swig python-dev可选: 安装 CUDA (在 Linux 上开启 GPU 支持)
为了编译并运行能够使用 GPU 的 TensorFlow, 需要先安装 NVIDIA 提供的 Cuda Toolkit 7.0 和 CUDNN 6.5 V2.
TensorFlow 的 GPU 特性只支持 NVidia Compute Capability >= 3.5 的显卡. 被支持的显卡 包括但不限于:
- NVidia Titan
- NVidia Titan X
- NVidia K20
- NVidia K40
下载并安装 Cuda Toolkit 7.0
下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-70
将工具安装到诸如 /usr/local/cuda 之类的路径.
下载并安装 CUDNN Toolkit 6.5
下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
解压并拷贝 CUDNN 文件到 Cuda Toolkit 7.0 安装路径下. 假设 Cuda Toolkit 7.0 安装 在 /usr/local/cuda, 执行以下命令:
tar xvzf cudnn-6.5-linux-x64-v2.tgz
sudo cp cudnn-6.5-linux-x64-v2/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cudnn-6.5-linux-x64-v2/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64配置 TensorFlow 的 Cuba 选项
从源码树的根路径执行:
$ ./configure
Do you wish to bulid TensorFlow with GPU support? [y/n] y
GPU support will be enabled for TensorFlow
Please specify the location where CUDA 7.0 toolkit is installed. Refer to
README.md for more details. [default is: /usr/local/cuda]: /usr/local/cuda
Please specify the location where CUDNN 6.5 V2 library is installed. Refer to
README.md for more details. [default is: /usr/local/cuda]: /usr/local/cuda
Setting up Cuda include
Setting up Cuda lib64
Setting up Cuda bin
Setting up Cuda nvvm
Configuration finished这些配置将建立到系统 Cuda 库的符号链接. 每当 Cuda 库的路径发生变更时, 必须重新执行上述 步骤, 否则无法调用 bazel 编译命令.
编译目标程序, 开启 GPU 支持
从源码树的根路径执行:
$ bazel build -c opt --config=cuda //tensorflow/cc:tutorials_example_trainer
$ bazel-bin/tensorflow/cc/tutorials_example_trainer --use_gpu# 大量的输出信息. 这个例子用 GPU 迭代计算一个 2x2 矩阵的主特征值 (major eigenvalue).# 最后几行输出和下面的信息类似.000009/000005 lambda = 2.000000 x = [0.894427 -0.447214] y = [1.788854 -0.894427]000006/000001 lambda = 2.000000 x = [0.894427 -0.447214] y = [1.788854 -0.894427]000009/000009 lambda = 2.000000 x = [0.894427 -0.447214] y = [1.788854 -0.894427]注意, GPU 支持需通过编译选项 "--config=cuda" 开启.
已知问题
- 尽管可以在同一个源码树下编译开启 Cuda 支持和禁用 Cuda 支持的版本, 我们还是推荐在 在切换这两种不同的编译配置时, 使用 "bazel clean" 清理环境.
- 在执行 bazel 编译前必须先运行 configure, 否则编译会失败并提示错误信息. 未来, 我们可能考虑将 configure 步骤包含在编译过程中, 以简化整个过程, 前提是 bazel 能够提供新的特性支持这样.
常见问题
GPU 相关问题
如果在尝试运行一个 TensorFlow 程序时出现以下错误:
ImportError: libcudart.so.7.0: cannot open shared object file: No such file or directory请确认你正确安装了 GPU 支持, 参见 相关章节.
在 Linux 上
如果出现错误:
... "__add__", "__radd__",
^
SyntaxError: invalid syntax解决方案: 确认正在使用的 Python 版本为 Python 2.7.
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