搬运：Linux安装Anaconda和TensorFlow

引

众所周知Python常用的版本有2.x和3.x，常常会引起版本问题。由于我在Linux系统中已经安装有Python3.x和对应的TensorFlow，现在遇到需要跑在Python2.x下的TensorFlow工程时，就很麻烦，因此可以用Anaconda来建立一个独立的小环境来另外安装Python2.x及其对应的TensorFlow来跑这个工程。

Anaconda

对应于Python2和Python3，Anaconda也有两种版本，分别为Anaconda2和Anaconda3。两个版本可以在官网很方便地下载到安装包：

选择系统后下载对应的包即可，如果不确定自己的系统情况，可以通过命令查看：

$ uname -a 

其实还有一种体积更小的版本叫做Miniconda，区别在于：

Miniconda是一个小的“引导”版本，只包括conda，Python和它们依赖的包。 超过720个科学软件包及其依赖项可以使用“conda install”命令从Continuum存储库单独安装。

Anaconda包括conda，conda-build，Python和超过150个自动安装的科学包及其依赖项。 与Miniconda一样，可以使用“conda install”命令单独安装超过250个额外的科学软件包。

下载包后会得到一个名为类似“Anaconda2-5.2.0-Linux-x86_64.sh”的文件，使用命令：

$ bash Anaconda2-5.2.0-Linux-x86_64.sh #Python 2.7版本 

即可进行安装，当然如果下载的是其他版本的Anaconda，替换掉安装包名即可。

在安装过程中，首先会给你看许可申明，这里可以一直按回车，不用担心后面会漏掉什么命令。接着会问你是否同意许可，输入yes同意。然后会询问你安装路径，这里建议直接回车安装到默认路径（会在用户根目录下生成一个anaconda2的文件夹，类似 ~/anaconda2）。最后会问你是否将Anaconda安装路径加入到环境变量（.bashrc)中，输入yes，这样以后在终端中输入python即可直接进入Anaconda的Python版本：

$ python --version Python 2.7.15 :: Anaconda, Inc.

这里由于我原本就安装有Python2.x和Python3.x，担心这里会影响我的原有版本，就输入的no，但这样的话会导致你无法随意通过conda命令来操作anaconda，最后我还是将其加入了环境变量，如果上一步输入了no，可以通过下面的命令将其加入环境变量：

Do you wish the installer to prepend the Anaconda2 install location
to PATH in your /usr/local/app/.bashrc ? [yes|no]
[no] >>> no

You may wish to edit your .bashrc to prepend the Anaconda2 install location to PATH:

export PATH=/usr/local/app/anaconda2/bin:$PATH

Thank you for installing Anaconda2!  $ conda info Hey! No command 'conda' found, did you mean 'cone'?  $ # 将anaconda的bin目录加入PATH，根据版本不同，也可能是~/anaconda3/bin $ echo 'export PATH="~/anaconda2/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc  $ source ~/.bashrc # 更新bashrc以立即生效  $ conda --version  conda 4.5.4

至此，anaconda安装完毕。

这里再提一嘴conda和anaconda的关系：

这里先解释下conda、anaconda这些概念的差别。conda可以理解为一个工具，也是一个可执行命令，其核心功能是包管理与环境管理。包管理与pip的使用类似，环境管理则允许用户方便地安装不同版本的python并可以快速切换。Anaconda则是一个打包的集合，里面预装好了conda、某个版本的python、众多packages、科学计算工具等等，所以也称为Python的一种发行版。其实还有Miniconda，顾名思义，它只包含最基本的内容——python与conda，以及相关的必须依赖项，对于空间要求严格的用户，Miniconda是一种选择。

关于Anaconda的常用命令有：

$ # 创建一个名为tensotflow的环境，指定Python版本是2.7（不用管是2.7.x，conda会为我们自动寻找2.7.x中的最新版本） $ conda create --name tensotflow python=2.7 # 这里的--name可以简化为-n  $ source activate tensotflow # 安装好后，使用activate激活某个环境 $ # 激活后，会发现terminal输入的地方多了tensotflow 的字样  $ # 此时，可以安装和操作一些包  $ source deactivate tensotflow # 如果想返回普通环境，运行  $ conda remove --name tensotflow --all # 删除一个已有的环境  $ # conda的包管理类似pip  $ conda install scipy # conda安装scipy  $ conda list # 查看已经安装的packages  $ conda list -n tensotflow # 查看某个指定环境的已安装包  $ conda search numpy # 查找package信息  $ conda install -n tensotflow numpy # 安装某个指定环境的package $ # 如果不用-n指定环境名称，则被安装在当前活跃环境，也可以通过-c指定通过某个channel安装  $ conda update -n tensotflow numpy # 更新package  $ conda remove -n tensotflow numpy # 删除package 

安装TensorFlow

现在我们就先创建一个新的Anaconda环境来安装和使用我们的TensorFlow。

首先创建python2.7下的名为tensorlfow的环境：

$ conda create --name tensotflow python=2.7 

此时anaconda会检查并提示你需要在虚拟环境安装一些包，输入y确认即可。环境创建好就会提醒你：

# To activate this environment, use: # > source activate tensorflow # # To deactivate an active environment, use: # > source deactivate 

第一个命令用于进入（激活）名为tensorflow的环境，第二个命令用于退出该环境，注意这里我们只是命名该环境为tensorflow，真正的TensorFlow还没安装呢。

现在我们进入该环境并安装TensorFlow。

$ source activate tensorflow (tensorflow) $ $ # 注意进入环境后所有的命令钱都会自带一个(tensorflow)表示你在该环境。 

然后我们使用“anaconda search -t conda tensorflow”命令来查询conda有哪些TensorFlow的安装包（其实此时也可以通过TensorFlow官网的各种传统方法安装TensorFlow，但既然我们已经创建了Anaconda，而anaconda本身就是个包管理器，那不如就利用它来方便安装）。输入命令后会出现一大堆安装包版本，类似下面这样：

(tensorflow) $ anaconda search -t conda tensorflow

Using Anaconda API: https://api.anaconda.org
Run 'anaconda show <USER/PACKAGE>' to get more details:
Packages:
     Name                      |  Version | Package Types   | Platforms       | Builds    
     ------------------------- |   ------ | --------------- | --------------- | ----------
     GlaxoSmithKline/tensorflow |   0.12.0 | conda           | linux-64        | py27hb0d0e74_0
     HCC/tensorflow            |    1.7.0 | conda           | linux-64        | py34_1, py27_1

会有一个大表格该给你展现，根据你的需求来选择一个即可，比如我选择名为“jjh_ppc64le/tensorflow-gpu”的版本，那么使用命令来查看细节：

(tensorflow) $ anaconda show jjh_ppc64le/tensorflow-gpu
Using Anaconda API: https://api.anaconda.org
Name:    tensorflow-gpu
Summary: TensorFlow is a machine learning library
Access:  public
Package Types:  conda
Versions:
   + 1.1.0
   + 1.2.1

To install this package with conda run:
     conda install --channel https://conda.anaconda.org/jjh_ppc64le tensorflow-gpu

$ conda install --channel https://conda.anaconda.org/jjh_ppc64le tensorflow-gpu 

上面可以看到它其实给出了两个版本，如果想安装其中一个特定版本，可以指定：

$ conda install --channel https://conda.anaconda.org/jjh_ppc64le tensorflow-gpu=1.1.0 

anaconda同样会为你检查你缺少哪些包，并询问你是否安装，输入y确认即可。

至此TensorFlow就安装完成了，如果想检查是否安装成功，可以进入python来import试一试：

(tensorflow) $ python
Python 2.7.15 |Anaconda, Inc.| (default, May  1 2018, 23:32:55) 
[GCC 7.2.0] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import tensorflow as tf # 此时不报错则表示安装成功了 >>> tf.__version__ # 查看安装的TensorFlow版本 '1.10.0'

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