由于CFR论文源码是python2+tensorflow0.12.0-rc1+numpy1.11.3环境,于是需要在Linux下安装对应版本的包,特此记录一些安装要点
Python
我所处的linux环境包含python2.7.5和python3.7.5,其中,python是被软链接到python3.7,python2被软链接到python2.7。因此,我不需要安装python。
- Linux下查看软链接:
find / -type l | grep python
,该命令可查看根目录下的所有软链接,grep只选取包含python的软链接- 增加软链接:
ln -s src tar
,src为源文件,tar为软链接文件名,eg:ln -s \usr\bin\python2.7.5 \usr\bin\python2
,其中,\usr\bin\python2.7.5
为python所处的安装路径,而\usr\bin\python2
为软链接名,其中,\usr\bin
需要被添加到环境变量里,这样,执行python2
时才不会报错- 查看环境变量:
echo $PATH
- 添加环境变量:以
\usr\bin
为例
- 为当前用户永久添加:
vim ~/.bashrc
,在该文件的末尾添加export PATH="$PATH:\usr\bin"
- 临时添加:在终端执行
export PATH=$PATH:\usr\bin
即可
pip
参考https://www.cnblogs.com/liweis/p/17065981.html
最后将pip加入环境变量即可
numpy
**https://pypi.org/**这个网址值得被mark 清华源或者腾讯源里只有部分比较新的安装包,所以直接pip install numpy==1.11.3 -i source
是无法成功的,因为在source里找不到对应的版本。但https://pypi.org/这个网址包含了所有版本,而安装方法参考:https://www.shuzhiduo.com/A/pRdBOoEazn/
当numpy的旧版本没有被卸载干净而报错时,参考:https://www.cnblogs.com/Mr-fang/p/16663082.html
Tensorflow
tensorflow的安装流程需要按照cpu版本和gpu版本进行区分。
对于cpu版本,需要手动安装hdf5和grpcio,否则会报错,参考:https://support.huawei.com/enterprise/zh/doc/EDOC1100192224/4e96d4d7
对于gpu版本,需要提前安装对应的cuda和cudnn,参考: