Ubuntu中更新TensorFlow的方法详解

摘要：本文详细介绍如何在Ubuntu操作系统中更新TensorFlow，涵盖了四个方面的内容：安装基础环境、下载TensorFlow源代码、编译源代码、安装tensorflow-gpu。通过本文的指导，读者可以高效地更新TensorFlow，并充分利用其带来的强大功能。

一、安装基础环境

在Ubuntu中更新TensorFlow之前，我们需要安装一些基础环境。首先，我们需要安装Python和pip。Ubuntu默认自带Python，可以通过下面的命令进行安装：

sudo apt-get install python-dev python-pip

然后，我们需要安装一些其他的包，包括了NumPy和Pandas。可以通过下面的命令进行安装：

sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-matplotlib ipython ipython-notebook python-pandas python-sympy python-nose

在我们安装好了这些基础环境之后，就可以开始下载更新TensorFlow了。

二、下载TensorFlow源代码

在更新TensorFlow之前，我们需要从TensorFlow github repository中下载源代码。首先，我们需要安装Git，可以通过下面的命令进行安装：

sudo apt-get install git

下载源代码，可以选择通过Git clone的方式，也可以选择从GitHub网站下载源代码压缩包并解压。这里我们介绍通过Git clone的方式下载：

git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git

这个命令会将TensorFlow源代码下载到当前目录下的一个名为tensorflow的文件夹中。

三、编译源代码

下载完源代码之后，我们需要进行编译，生成可执行文件。编译过程包括三个步骤：配置、编译、测试。

1. 配置

我们需要进入tensorflow文件夹中，找到configure文件或运行configure脚本。这个文件是用来配置TensorFlow的编译环境的。我们可以通过以下两个命令中的一个来运行configure文件：

cd tensorflow
./configure

或者

cd tensorflow
./configure [options]

其中，options是一些可选参数，例如–enable_gpu，表示启用GPU支持；–with-cuda，表示使用指定的CUDA工具包；–copt和–cxxopt表示编译参数。可以根据自己的需求进行设置。

2. 编译

配置完成后，我们需要运行make命令编译TensorFlow源代码。可以使用下面的命令进行编译：

bazel build --config=opt //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

这个命令会在bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package文件夹中生成一个名为tensorflow-xxx.whl的可执行文件，其中xxx是TensorFlow的版本号。

3. 测试

生成可执行文件之后，我们需要进行测试，以确保TensorFlow可以正常工作。可以使用下面的命令运行测试：

bazel test //tensorflow/...

这个命令会运行所有的TensorFlow测试，包括单元测试和集成测试。

四、安装tensorflow-gpu

如果你的电脑装有GPU，并且想利用GPU加速TensorFlow计算，那么你需要安装tensorflow-gpu。安装tensorflow-gpu和tensorflow类似，首先需要运行configure文件，然后进行编译。需要注意的是，在运行configure文件时，需要加上–config=cu***项，以启用CUDA支持。编译命令也需要略有不同，具体命令如下：

bazel build --config=opt --config=cuda //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

编译完成后，我们可以运行下面的命令打包并安装tensorflow-gpu:

bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg
sudo pip install /tmp/tensorflow_pkg/tensorflow-*.whl

五、总结

本文详细介绍了在Ubuntu操作系统中更新TensorFlow的方法。我们首先安装了基础环境，然后通过Git下载了TensorFlow源代码。接着，我们进行了编译，包括了配置、编译和测试三个步骤。在编译完成之后，我们还介绍了安装tensorflow-gpu的方法。希望通过本文的指导，读者可以轻松地更新TensorFlow，并充分利用其带来的强大功能。