我的系统环境:
TensorFlow的安装形式主要有以下几种:
pip是Python软件包管理系统:Pip install Packages 递归缩写
pip安装软件包命令的格式如下:
pip install 软件包名
pip卸载软件包命令的格式如下:
pip uninstall 软件包名
我这里先使用virtualenv虚拟环境形式的安装,一会再介绍使用pip安装到本地系统,以下是TensorFlow官方的安装文档:
https://tensorflow.google.cn/install/install_linux
1.安装python-pip、python-dev以及python-virtualenv等包,我这里安装的是python2.7版本的:
$ sudo apt-get install python-pip python-dev python-virtualenv
2.创建一个Virtualenv环境:
3.激活Virtualenv环境:
4.安装pip:
5.安装tensorflow,我这里安装的是cpu版本的:
提示:如果你的pip安装的很慢的话,是因为默认使用的是国外的源,我们可以更换成国内的源:
注:如果.pip/pip.conf没有则创建即可。
6.安装完之后进入python命令行,导入tensorflow包,如果没有任何输出则代表安装成功:
其他的一些操作:
deactivate命令可退出虚拟环境:
删除虚拟环境只需要把生成的目录删除即可:
以上我们演示了通过virtualenv来安装tensorflow,接下来再演示一下通过本地pip来安装tensorflow:
1.首先需要安装pip及dev:
2.然后使用pip进行安装即可:
3.安装完之后也是进入python命令行,导入tensorflow包,如果没有任何输出则代表安装成功:
这种方式是安装在本地的系统上,而之前那种安装方式则是安装在一个虚拟的环境中,每次都需要进入虚拟环境中才可以使用tensorflow,安装在本地系统则不需要。
卸载tensorflow使用以下命令:
sudo pip uninstall tensorflow
我们可以使用pip来安装一些Python的基本类库:
pip install numpy
pip install pandas
pip install matplotlib
以上我们已经安装好了TensorFlow,那么我们就来编写第一个TensorFlow程序:Hello World
1.创建好相应的目录:
2.编辑一个python文件:
# 引入 Tensorflow 库
import tensorflow as tf
# 创建一个常量 Operation (操作)
hw = tf.constant("Hello Wolrd!")
# 启动一个Tensorflow 的 Session(会话)
sess = tf.Session()
# 运行 Graph (计算图)
print sess.run(hw)
# 关闭 Session(会话)
sess.close()
3.运行这个文件,看看是否正常输出:
如上,可以看到 Hello Wolrd! 被正常输出了,以及打印了一些警告提示信息,到此为止我们的第一个TensorFlow程序就编写完成了。
这个警告的大致意思是:tensorflow觉得你电脑cpu还行,支持AVX(Advanced Vector Extensions),运算速度还可以提升,所以可以开启更好更快的模式,但是你现在用的模式相对来说可能不是那么快,所以这个其实并不是存在错误,所以如果不嫌当前的模式慢就忽略掉这个警告就好了。
如果,不想有这个警告信息的输出,则可以在代码上加上这两句:
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'
然后就不会输出警告信息了。
分享名称:Ubuntu16.04下Python2.7安装TensorFlow
文章路径:http://www.shufengxianlan.com/qtweb/news3/365453.html
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