ubuntu非root用户在服务器上安装自己的python、pip、tensorflow

第一步：查看本地的cuda环境是否配置成功。

利用nvcc-V命令查看服务器上的CUDA和cuDNN环境是否配置成功。若报错，

vim ~/.bashrc 在文件最后加上export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH 退出后soure ~/.bashrc 更新.bashrc文件，Cuda的版本根据自己的需求来选择。

第二步：安装python

python版本库https://www.python.org/ftp/python/，此处我选择2.7.9版本的，在安装python的时候，使用--prefix指定安装路径即可，ucs4编码是为了后续安装tensorflow编码格式一致。命令如下：

1. wget https://www.python.org/ftp/python/2.7.9/Python-2.7.9.tgz  
2. tar -xzf Python-2.7.9.tgz  
3. cd Python-2.7.9  
4. mkdir -p /home/yihuimin/python2  
5. ./configure --prefix=/home/yihuimin/python2 --enable-unicode=ucs4
6. make  
7. make install  

更改环境变量，将以下代码添加到.bashrc文件末尾。

1. export PATH=/home/yihuimin/python2/bin:$PATH  

 

第三步：python更换国内pip源

更换源的目的一般是为了加快下载速度，在实验室的84服务器上无法访问HTTPS的路径，导致后面的配置无法完成，必须要换源。

- 豆瓣：http://pypi.douban.com/simple/

- 中科大：https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

- 清华：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

linux下，修改 ~/.pip/pip.conf (没有就创建一个)， 修改 index-url 为国内镜像地址，内容如下： 

1. [global]   
2. index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple  

windows下，直接在user目录中创建一个pip目录，如：C:\Users\xx\pip，新建文件pip.ini，内容如下 

1. [global]   
2. index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple   

 

第四步：安装pip（方法一）已验证可行

1. wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py  
2. python get-pip.py --user  

更改环境变量，将以下代码添加到.bashrc文件末尾。

1. export PATH=~/.local/bin:$PATH  

 

安装pip(方法二)

安装setuptools

setuptools主要是为安装pip做准备的，下面是从下载到安装的全部命令,使用上面安装的指定路径的python/home/yihuimin/python2/bin/python进行安装：

 

1. wget --no-check-certificate http://pypi.python.org/packages/source/s/setuptools/setuptools-2.0.tar.gz  
2. tar -xzvf setuptools-2.0.tar.gz  
3. cd setuptools-2.0  
4. /home/yihuimin/python2/bin/python setup.py install  

 

安装pip

使用pip来安装python相关库，方便简单，此处将python setup.py install的python换成自己安装的指定路径python
/home/yihuimin/python2/bin/python setup.py install.

1. wget --no-check-certificate https://pypi.python.org/packages/41/27/9a8d24e1b55bd8c85e4d022da2922cb206f183e2d18fee4e320c9547e751/pip-8.1.1.tar.gz#md5=6b86f11841e89c8241d689956ba99ed7  
2. tar -xzf pip-8.1.1.tar.gz  
3. cd pip-8.1.1  
4. /home/yihuimin/python2/bin/python setup.py install  

 

第五步：安装相关库

安装命令：

1. cd /home/yihuimin/python2/bin/  
2. ./pip install simplejson  
3. ./pip install redis  
4. ./pip install numpy  
5. ./pip install scipy  
6. ./pip install sklearn  
7. ./pip install matplotlib  

 

第六步：安装tensorflow

下载相应的.whl文件，cuda8.0对应tensorflow1.3 命令如下：

1. pip install tensorflow_gpu-1.3.0-cp27-cp27m-manylinux1_x86_64.whl  

此时可能会报错：”is not a supported wheel on this platform” ，whl包不满足系统的条件的命令。

这是因为该whl包不满足系统的命名规则，下面是查看满足系统命名规则的命令：首先进入python,然后输入以下命令

1. import wheel.pep425tags   
2. print(wheel.pep425tags.get_supported())  

以上结果显示，只有whl包名满足同一个元组的才符合系统的安装条件，才不会报错
在本例子中，我参考标红的命名规则（其他都一样的），修改tensorflow_gpu-1.3.0-cp27-cp27m-manylinux1_x86_64.whl  为tensorflow_gpu-1.3.0-cp27-cp27m-linux_x86_64.whl 

之后就可以正常安装了。