服務器系統：CentOS6.5，配置：CUDA8，cudnn5.1.16，TITAN X。

目標環境：tensorflow-gpu、keras

安裝Anaconda

首先，將下載好的Anaconda安裝包上傳到服務器，然后在服務器上進入安裝包所在文件夾，運行bash命令安裝。

安裝結束后，還需手動配置環境變量，否則運行python時，默認還是調用系統自帶的python。

            
              sudo gedit ~/.bashrc
            
          

運行上述命令打開環境配置文檔，在文檔末尾添加（改為自己的安裝路徑）：

修改完后保存，在命令行運行 ~/.bashrc使配置生效，環境變量配置完畢。

注：上述修改環境變量的方法只對當前用戶有效。若有其他需要，請參考：https://www.cnblogs.com/haoliansheng/p/5856440.html

測試是否成功：

在命令行輸入python，若有如下提示，則安裝成功

離線配置python環境

由于服務器沒有聯網，因此需要離線配置環境，并手動安裝python包。

首先，運行如下命令，創建一個python虛擬環境：

            
              conda create -n test2 python=3.6 --offline
            
          

可運行 conda info --env 查看所有環境。

建好環境以后，由于是離線創建，所以是什么依賴包都沒有的。需要在本地將python包下載下來，上傳到服務器，然后利用conda install PKG_PATH或pip install PKG_PATH進行安裝。

這里給出幾個下載python包的網址，推薦清華源：

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

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/linux-64/

https://pypi.org/simple/

注意：.whl文件用pip install安裝，.tar.bz2文件用conda install安裝。兩種安裝方法無本質區別，如果找不到需要版本的.whl，可以找.tar.bz2。

例如，配置tensorflow-gpu1.2.0，首先將tensorflow對應版本的安裝包下載下來：

然后將其上傳至服務器，進入你創建好的虛擬環境，運行conda install或pip install進行安裝。

            
              source activate test2 # 進入test2環境
conda install 你的安裝包路徑/tensorflowxxx.tar.bz2
            
          

當然，這樣安裝是不成功的，因為tensorflow安裝還需要很多依賴包，如numpy、h5py等等。在安裝時系統會提示，缺少某某包，只需要一步步將缺少的包下載下來，然后再一個一個安裝就可以了，但一定要注意版本。配置其他的環境同理。

這里將tensorflow-gpu 1.2.0安裝所需要的所有依賴包給出，大家安裝時找到對應的下載，然后一個一個安裝就可以了。

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沒有網真的是太麻煩了 > <