ubuntu 14.04安装 python3.5.2+ keras 和 tensorflow

安装 python3.5.2+ keras 和 tensorflow:（我已安完cuda8.0和cudnn5版本）

先安装python：

使用 Anaconda3-4.2.0-Linux-x86_64.sh 进行安装，地址如下：

https://repo.continuum.io/archive/

安装完成后，添加环境变量，将其设置为默认的 python 解释器

首先打开环境变量的文件

gedit ~/.bashrc

然后在文件末尾加入 anaconda3 的路径

export PATH=/home/你的路径/anaconda3/bin:$PATH

最后使我们的改动生效

source ~/.bashrc

这样，我们在terminal中输入 python 就会默认打开 anaconda3



这样我们就可以安心使用python3了

安装 keras 和 tensorflow:

有了上述安装过程，我们系统中默认的pip将会是anaconda3中自带的pip，这样我们只需要使用pip即可安装 keras 和 tensorflow 到 anaconda 中。

执行如下命令：

pip install tensorflow-gpu keras # 安装 gpu 版本的 tensorflow 和 keras

安装完成后，我们使用如下命令，即可检验是否成功：

python -c "import keras"

如果看到如下输出，就说明安装成功



当然了，我这里安装的 cuDNN 由于版本过高，暂时不能被pip安装的tensorflow所支持，如果改为 cuDNN v5 就能够正常支持了。

出错：

1.在安装过程中，第一次报错pip的版本过低，需要用到9.几的版本，此时他会有提示pip install相应的版本 ，再次安装就可以了。

不过最好是先吧之前安装的pip uninstall 掉，因为原路径安装若覆盖不好会很麻烦。

2.在执行：python -c "import keras"时报错：

libcudnn.so.6:cannot open sharedobject file: No such file or directory

解决：

pip uninstall tensorflow-gpu
pip install tensorflow-gpu==1.2

问题解释：

根据错误代码，应该是找不到libcudnn.so.6。因为当前时间（2017.9.），虽然tensorflow官网install教程里面说的是安装cudnn5.1，而tensorflow-gpu1.3(我默认下载的tensorflow版本是1.3的）已经开始去找cudnn6了（也就是说是用cudnn6编译的）。 理论上可以安装cudnn6试试看，但我没有追逐最新版的习惯（天知道还有什么新坑），所以直接换到了tensorflow-gpu1.2版本，就解决问题了。

另注：通常情况下这类问题是真的找不到文件，而不是找错文件。去指定路径看看有没有这个文件，最后去查一下链接问题（这个就有些复杂了，而且改动起来有风险，建议备份先）。

希望自己的这篇文章能对像我一样的新手有所帮助。

额外的：安装numpy,scipy在Ubantu的终端输入命令：

sudo apt-get install python-numpy  
sudo apt-get install python-scipy 

安装好上面两个包之后，然后在进行安装matplotlib:
sudo apt-get  install python-matplotlib