离线安装tensorflow、Keras和pytorch

目录

• TensorFlow依赖包
• Keras依赖包
• 离线安装gcc
• 安装依赖模块
• 离线安装TensorFlow
• 离线安装Keras
• 离线安装pytorch

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TensorFlow依赖包

Package	Version	Source
absl-py	0.4.1	absl-py-0.4.1.tar.gz
astor	0.7.1	astor-0.7.1.tar.gz
bleach	2.1.4	bleach-2.1.4.tar.gz
gast	0.2.0	gast-0.2.0.tar.gz 需要gcc
grpcio	1.14.1	grpcio-1.14.2.tar.gz (这里我在服务器安装了却不能使用，最后从本地电脑拷贝grpc、grpcio-1.12.1-py3.6.egg-info、grpcio-1.11.0.dist-info)
html5lib	1.0.1	html5lib-1.0.1.tar.gz
Markdown	2.6.11	Markdown-2.6.11.tar.gz
protobuf	3.6.1	protobuf-3.6.1.tar.gz
scipy	1.1.0	scipy-1.1.0.tar.gz
six	1.11.0	six-1.11.0.tar.gz
tensorboard	1.10.0	tensorboard-1.10.0-py3-none-any.whl
termcolor	1.1.0	termcolor-1.1.0.tar.gz
Werkzeug	0.14.1	Werkzeug-0.14.1.tar.gz
wheel	0.31.1	wheel-0.31.1.tar.gz

Keras依赖包

Package	Version	Sourece
h5py	2.80	h5py-2.8.0.tar.gz
PyYAML	3.13	PyYAML-3.13.tar.gz
Keras-Preprocessing	1.0.3	Keras_Preprocessing-1.0.3.tar.gz
Keras-Application	1.0.5	Keras_Applications-1.0.5.tar.gz

离线安装gcc

从此处可以下载gcc-4.8.5-28.el7_5.1.x86_64.rpm版本，并且在require部分下载所需要的rpm文件（根据报错缺失的rpm再下载）。
tensorflow部分的第三方模块需要gcc进行编译，所以在安装第三方的依赖包之前先安装gcc。

rpm -ivh gcc-4.8.5-28.el7_5.1.x86_64.rpm

如果已经有旧的版本会报conflicts with 错误。

rpm -ivh gcc-4.8.5-28.el7_5.1.x86_64.rpm --force

安装依赖模块

.tar.gz安装

以安装absl-py为例（其他模块的安装步骤一样）：

• 解压缩，进入目录

tar -xzvf absl-py-0.4.1.tar.gz
cd absl-py-0.4.1

• 执行安装命令

python setup.py install

.whl安装

以安装tensorboard为例（其他模块的安装步骤一样）：

• 直接对whl文件进行编译即可。

python install tensorboard-1.10.0-py3-none-any.whl

离线安装TensorFlow

下载tensorflow-1.10.1-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl

pip install tensorflow-1.10.1-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl 

离线安装Keras

下载Keras-2.2.2-py2.py3-none-any.whl

pip install Keras-2.2.2-py2.py3-none-any.whl 

离线安装pytorch

• 从pytorch官网下载合适的版本。

pip install torch-0.4.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl

• 下载torchvision-0.2.1-py2.py3-none-any.whl 。

pip install torchvision-0.2.1-py2.py3-none-any.whl