前言

做好的模型準(zhǔn)備上線，但是公司的服務(wù)器處于內(nèi)網(wǎng)環(huán)境，無法直接通過外網(wǎng)的鏡像服務(wù)器安裝所需的python庫怎么辦？本文提供了深度學(xué)習(xí)框架（Tensorflow、Keras）離線安裝的依賴包及詳細(xì)步驟，親測有效，供你參考～

1.服務(wù)器及編譯環(huán)境

筆者發(fā)現(xiàn)如果服務(wù)器的編譯環(huán)境版本過低，在安裝時會報錯，建議服務(wù)器版本使用Red Hat/CentOS 7.0及以上版本，glibc為2.17或以上版本，gcc為4.8.5或以上版本。本文所使用的環(huán)境如下：
-服務(wù)器版本：Red Hat Enterprise Linux Server release 7.2(Santigo)
-glibc版本：2.17

strings /lib64/libc.so.6 | grep GLIBC_

查看服務(wù)器glibc版本

-gcc版本：4.8.5

rpm -qa | grep gcc

查看服務(wù)器gcc版本

2.安裝的軟件版本

keras暫不兼容最新版本的python，穩(wěn)妥起見，筆者選擇了比較穩(wěn)定的python3.5.1
-Anaconda：3-4.0.0（python 3.5.1）
-Tensorflow：1.9（CPU版）
-Keras：2.2.0
-R：3.2.0

3.準(zhǔn)備相關(guān)的安裝包（安裝包之間的版本需要互相兼容）

以下安裝包均已存放在packages_offline文件夾中，可以通過百度云鏈接：https://pan.baidu.com/s/1GLUrGcB8HPqDw9qBiE7nXA 密碼:40kw 下載，其中有python、R、R_packages三個子文件夾，分別用于安裝Anaconda（python）、R以及在R下安裝機(jī)器學(xué)習(xí)等相關(guān)包（python相關(guān)的包亦可自行在https://pypi.org 上下載），R語言的安裝會在另外一篇文章中介紹：

Anaconda、tensorflow、keras及其依賴包

Anaconda3-4.0.0-Linux-x86_64.sh
Werkzeug-0.14.1-py2.py3-none-any.whl
html5lib-0.9999999.tar.gz
bleach-1.5.0-py2.py3-none-any.whl
backports.weakref-1.0rc1-py3-none-any.whl
Markdown-2.6.11-py2.py3-none-any.whl
protobuf-3.5.1-py3-none-any.whl
numpy-1.14.5-cp35-cp35m-manylinux1_x86_64.whl
tensorflow-1.2.1-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl
Theano-1.0.2.tar.gz
Keras-2.2.0-py2.py3-none-any.whl
Keras_Applications-1.0.2-py2.py3-none-any.whl
Keras_Preprocessing-1.0.1-py2.py3-none-any.whl

4.將安裝包壓縮并上傳至服務(wù)器

5.安裝Anaconda

-解壓，然后進(jìn)入安裝包(offline_packages)存放目錄，解壓，然后進(jìn)入Anaconda安裝包的存放目錄，本文的目錄是：offline_packages/python/
運行命令 ：

bash Anaconda3-4.0.0-Linux-x86_64.sh

-在安裝過程中會顯示配置路徑，如：prefix=/home/tomcat/anaconda3/
安裝完之后，需設(shè)置環(huán)境變量：在終端輸入”sudo vi /etc/profile”，打開profile文件，在文件末尾添加一行：export PATH=/home/tomcat/anaconda3/bin:$PATH，其中，將“/home/tomcat/anaconda3/bin”替換為你實際的安裝路徑，保存。

-驗證環(huán)境變量是否配置成功：輸入source /etc/profile，重新加載profile文件，在任意目錄中輸入“python” 查看python的版本是否與所裝的Anaconda版本中所含的python版本一致，一致則代表anaconda已經(jīng)安裝并配置成功（此次安裝的是python 3.5.1）。

驗證環(huán)境變量是否配置成功

6.安裝依賴包、tensorflow、keras

進(jìn)入tensorflow、keras安裝包的存放目錄（本文是存放在“offline_packages/python/” ），使用pip install安裝tensorflow及keras，依次運行以下命令（也可以將命令全部復(fù)制，一次性粘貼至終端，終端將依次執(zhí)行，最后一條命令是同時安裝Keras相關(guān)的三個包）：

pip install Werkzeug-0.14.1-py2.py3-none-any.whl
pip install html5lib-0.9999999.tar.gz
pip install bleach-1.5.0-py2.py3-none-any.whl
pip install backports.weakref-1.0rc1-py3-none-any.whl
pip install Markdown-2.6.11-py2.py3-none-any.whl
pip install protobuf-3.5.1-py3-none-any.whl
pip install numpy-1.14.5-cp35-cp35m-manylinux1_x86_64.whl
pip install tensorflow-1.2.1-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl
pip install Theano-1.0.2.tar.gz 
pip install Keras_Applications-1.0.2-py2.py3-none-any.whl Keras_Applications-1.0.2-py2.py3-none-any.whl Keras-2.2.0-py2.py3-none-any.whl

7.驗證tensorflow、keras是否安裝成功

在終端中，敲入“python”命令，進(jìn)入python環(huán)境，敲入“import tensorflow”，回車，再敲入“import keras”，回車，如果沒有報錯，便代表已經(jīng)安裝成功了，如下圖所示：

驗證tensorflow、keras是否安裝成功

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