centos7(python2.7) 安装tensorflow+keras过程

最近找到一台电脑，装了centos7，所以打算装一个keras玩啊。

主要过程如下，参考博客已在文中注明：

1. 安装centos7 ， 自带python2.7，但是没有pip命令

根据(https://blog.csdn.net/boooobcsdn/article/details/79969270)解决问题：

执行命令 yum -y install epel-release ；

然后再执行 yum install python-pip；

安装好后对pip进行升级 pip install --upgrade pip

2. 新建用户imap

useradd imap

passwd imap

将imap用户添加到/etc/sudoers的步骤：

 root下，chmod 777/etc/sudoers；

然后vim /etc/sudoers，在root ALL=(ALL:ALL) ALL 下面添加一行imap ALL=(ALL:ALL) ALL，保存并退出；

最后修改sudoers文件权限chmod 440 /etc/sudoers

3. pip安装tf

（https://pypi.org/project/tensorflow/#files）

命令： sudo pip install tensorflow

自动下载并安装

4. 测试安装好的tf

1.  
   [imap@localhost keras-work]$ python
2.  
   Python 2.7.5 (default, Jul 13 2018, 13:06:57)
3.  
   [GCC 4.8.5 20150623 (Red Hat 4.8.5-28)] on linux2
4.  
   Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
5.  
   >>> import tensorflow as tf
6.  
   >>> hello=tf.constant("hello,tf")
7.  
   >>> sess=tf.Session()
8.  
   2019-02-15 11:46:34.105782: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141]
9.  
   Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2
10.  
    >>> print sess.run(hello)
11.  
    hello,tf
12.  
    >>> a =tf.constant(10)
13.  
    >>> b=tf.constant(32)
14.  
    >>> print sess.run(a+b)
15.  
    42

其中有个warning告警，根据(https://blog.csdn.net/zaczoom/article/details/80359185)表示，如果只是cpu版本只是部分指令用不了，会影响效率，但是本身cpu版本效率就不高，可以忽略。

5. 安装keras

根据主页(https://keras.io/zh/#_2)安装方法

预先安装可选依赖：

cuDNN (如果你计划在 GPU 上运行 Keras，建议安装)。

HDF5 和 h5py (如果你需要将 Keras 模型保存到磁盘，则需要这些)。

>> pip install h5py

graphviz 和 pydot (用于可视化工具绘制模型图)。

>> pip install pydot

其他一些依赖：scipy,

然后选择使用github源码安装：

git clone https://github.com/keras-team/keras.git

sudo python setup.py install

6.测试keras

（1）

import tensorflow

import keras

会显示使用tensorflow作为后端

（2）

./keras/examples目录下有示例程序，进入目录，输入命令：

python mnist_mlp.py

若运行成功则表示安装成功！

期间的出错：

（1）缺少python.h；因为这些库使用了c扩展，需要编译，然后又找不到头文件和静态库导致的。编译这些c库需要的依赖库由python dev提供

#centos

sudo yum -y install python-devel

#python3使用python3-dev

https://blog.csdn.net/max_ss/article/details/87378970