python - 离线手动安装 Tensorflow 1.9

Question

我正在使用 python 2.7 在离线 Ubuntu 16.04 工作站上工作。我无法通过 pip、互联网或任何其他传统方法安装 tensorflow 库。

在远程系统上，我将使用下载的 .so 文件和 .whl 文件手动安装 tensorflow 1.9，方法是将它们解压到文件夹并将其添加到 python 2.7 PATH 中。

在此之前，我已经手动安装了所有依赖项，例如 bazel 等。

如何继续此离线安装过程？我应该选择什么流程来正确安装 tensorflow 及其依赖项？

谢谢

Answer 1

Tensorflow 1.9 是一个过时且已弃用的版本。 Google 已从 pypi 中删除了 1.15 之前的版本。但您绝对可以使用 pip 下载并安装更高版本(轻松)

您不需要互联网即可使用pip。 pip 的作用是下载包并在本地处理它。如果您可以自己下载并传输包，那么您可以要求 pip 为您处理并安装该包。

以下内容适用于python 2.7和tensorflow==2.0.0。。 (Source Link)

下载安装包:(仅适用于CPU)

wget https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-2.0.0-cp27-cp27mu-manylinux2010_x86_64.whl

(用于 GPU 支持)

wget https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-2.0.0-cp27-cp27mu-manylinux2010_x86_64.whl

现在将文件复制到您的电脑(没有互联网，通过 USB 或其他方式)。然后使用 pip 或任何其他包管理器(首选 pip)安装该包

# for CPU
pip install tensorflow-2.0.0-cp27-cp27mu-manylinux2010_x86_64.whl
# for GPU
pip install tensorflow_gpu-2.0.0-cp27-cp27mu-manylinux2010_x86_64.whl

我安装在一个新的 conda 环境中。它对我来说工作得很好，并且可以使用这个包运行我的代码。

对于旧版本:Tensorflow 在 PyPI 存储库上只有以下版本

1.13.0rc1, 1.13.0rc2, 1.13.1, 1.13.2, 1.14.0rc0, 1.14.0rc1, 1.14.0, 1.15.0rc0, 1.15.0rc1, 1.15.0rc2, 1.15.0rc3, 1.15.0, 2.0.0a0, 2.0.0b0, 2.0.0b1, 2.0.0rc0, 2.0.0rc1, 2.0.0rc2, 2.0.0, 2.1.0rc0

您可以使用pip下载该版本。 (我已经下载了1.13.1，但根据您的要求更改版本)。打开一个新文件夹并使用下载

pip download tensorflow==1.13.1

这将下载文件夹中的一大堆 whl 和 tar.gz 包。将整个文件夹复制到新电脑(没有互联网)。其中您会发现tensorflow-1.13.1-cp27-cp27mu-manylinux1_x86_64.whl

使用pip安装

pip install tensorflow-1.13.1-cp27-cp27mu-manylinux1_x86_64.whl

更新:

使用 pip 离线安装时，首先安装依赖项。在上述情况下，按以下顺序安装软件包

1. numpy、6、enum、h5py... 等
2. Keras
3. 张量板
4. tensorflow_estimator
5. 最后 tensorflow

我为CPU做了这个，它工作得很好。如果您发现 GPU 有任何问题，请更新。大多数情况下，这应该可以解决问题。