基于点云数据的深度学习环境配置

tmx

本机版本(Python3.5+TensorFlow3.5)
Python3.5.1安装步骤：
第一步：
获取安装包，下载Python官网上的Python3.5版本
wget https://www.python.org/ftp/python/3.5.1/Python-3.5.1.tgz
第二步：
解压安装包
tar -xvzf Python-3.5.1.tgz(生成目录Python-3.5.1)
第三步：
进入目录Python-3.5.1，进行配置：
./configure --with-ssl --prefix=/opt/Python-3.5.1
接下来进行编译和安装
编译命令:make
安装命令:make install
配置path环境
安装好后把Python3添加到path里，打开~/.bashrc 文件，在最后添加：export PATH=$PATH:/opt/Python-3.5.1/bin
保存后：
source .bashrc
安装TensorFlow有两个版本，一个是CPU版本，一个是gpu版本，安装TensorFlow之前，需要先更新pip3
pip3更新命令如下：
pip3 install --upgrade pip
CPU版本：直接进行pip3 install tensorflow即可
GPU版本：为了利用cuda对GPU进行加速，需安装CUDA,cudNN
CUDA下载完后，运行安装CUDA，要记得去选择合适的驱动！
配置CUDA环境变量
终端输入:vim ~/.bashrc
在最后一行加入几句
export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATHexport LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH 并保存，source ~/.bashrc,随后输入nvcc -V,如果出现显卡驱动的配置信息，则说明安装成功。
cuDNN配置
安装与显卡相对应的cuDNN
解压后后，进入解压的文件夹
tar -zxf cudnn安装包.tgz
cd cuda
配置cuDNN环境
cp lib64/* /usr/local/cuda/lib64/cp include/* /usr/local/cuda/include/接下来安装TensorFlow-gpu版本
pip3 install tensorflow-gpu安装完毕。