linux上部署tensorflow-gup
⼀、安装tensorflow-gpu 1.9.0
TensorFlow官⽅帮助⽂档为Ubuntu 16.04提供五种安装⽅式，我选择原汁原味的第⼆种⽅式：Use pip in your system environment：
安装指令没有太多值得讲究的地⽅，但如果你按照帮助⽂档去安装，由于天朝伟⼤的墙的杰作，⽹速慢如蜗⽜，我保证你花⼀年时间也装不上。该怎么办呢？可以使⽤国外代理服务器，也可以使⽤国内镜像服务器。我试过使⽤国外代理服务器，效果很差，⽹速⼏乎没有任何改善。为此，我采⽤借助国内镜像服务器的⽅法。
⼆、动态选择默认的python版本
ubuntu16.04中默认安装了python 2.7和python 3.5，如何选择并确认当前使⽤的python版本？
⾸先使⽤如下指令确认已同时安装python 2.7和python 3.5：
cd /usr/bin
ls | grep python
执⾏如下指令对python版本动态配置（注意python 3.5赋予的权重要⼩⼀些，否则不⼀定能从⾼版本切换⾄低版本）：# 如果以前配置了python，则删除之
sudo update-alternatives --remove-all python
# python2赋予权重80
sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python2 80
# python3赋予权重20
sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python3 20tensorflow版本选择
# 动态切换当前使⽤的版本，在出现的界⾯中根据需要选择1或者2，
# 即可动态选择使⽤python 2.7还是python 3.5。
sudo update-alternatives --config python
# 查看当前python版本
python -V
三、将pip服务器更换为国内的镜像服务器
修改 ~/.f (没有就创建⼀个)：
# 如果不存在此⽂件夹，则创建之
mkdir ~/.pip
vi ~/.f
内容如下：
[global]
index-url=mirrors.aliyun/pypi/simple/
[install]
trusted-host=mirrors.aliyun
四、使⽤python 2.7安装tensorflow-gpu 1.9.0
安装指令如下：
# 如果本机未安装python和pip，则安装之
sudo apt-get install python-pip python-dev
# 更新pip
sudo pip install -U pip
# 安装tensorflow-gpu 1.9.0
sudo pip install tensorflow-gpu==1.9.0
五、使⽤python 3.5安装tensorflow-gpu 1.9.0
如果将默认的python脚本设置成了python3.5，则安装指令与2.3节相同，若未设置，则安装指令如下：
# 如果本机未安装python和pip，则安装之
sudo apt-get install python3-pip python3-dev
# 更新pip
sudo pip3 install -U pip
# 安装tensorflow-gpu 1.9.0
sudo pip3 install tensorflow-gpu==1.9.0
执⾏如下命令：
python -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)"
如果输出结果：
1.9.0
表明安装成功。
六、可能遇到的问题
6.1、使⽤python 3.5安装出现numpy版本不⼀致问题
根据我的实践，使⽤python 3.5安装tensorflow-gpu 1.9.0时不会报错，但使⽤语句python -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)"验证tensorflow-gpu 1.9.0是否安装成功时，会出现如下警告信息：
这是因为使⽤pip安装的numpy版本太⾼造成，使⽤如下⽅法安装低版本numpy可以消除此警告
sudo pip3 uninstall -y numpy
sudo apt-get remove -y python3-numpy
sudo apt-get install python3-numpy
七、查看CPU/GPU的使⽤情况
基于tensorflow-gpu 1.9.0开发深度学习或深度强化学习程序后，在运⾏过程中要实时监控机器的CPU/GPU的使⽤情况。
7.1 CPU使⽤情况
# ⽐较简单的监控
top
# 更为详细的监控
# 如果第⼀次使⽤，⾸先安装htop
sudo apt-get install htop
htop
7.2 GPU使⽤情况
# 单次查看
nvidia-smi
# 实时监控，每秒刷新⼀次watch -n 1 nvidia-smi

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