tensorflow安装记录

来源:互联网 发布:unity3d人物模型 编辑:程序博客网 时间:2024/06/10 00:15

1,安装环境

           系统:centos 7

           python版本:2.7 (系统默认带的)

           anaconda版本:4.4(下载路径:https://www.continuum.io/downloads    这是官网的下载路径

          下载比较慢   清华镜像:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ )

           tensorflow 版本  1.2.1 cp2.7  linux   cpu 

2,先安装anaconda

           使用sh 安装下载的文件即可

3,安装tensorflow

          参考:http://blog.csdn.net/nxcxl88/article/details/52704877?locationNum=13

         这个博客已经可以正常安装tensorflow了,但是有几点是需要注意的,不然容易掉坑里:

        a,在anaconda中,创建一个tensorflow环境

conda create -n tensorflow

              原博客中指定了 python的版本 conda create -n tensorflow python=2.7  这样创建的tensorflow环境会有

             一个自己单独的python库,当然可以指定其他的python版本, 好处是有一个自己的单独的环境,但是也有

              不方便的地方,其无法使用 anaconda中的库.比如:默认安装时是没有pandas库的 ,需要自己到 

             {anaconda安装目录}/envs/tensorflow 中为这个环境安装,你需要的库.这确实是会有点麻烦,所以我安装的时候,

              就不指定 python版本,这样会和 anaconda使用同一套python环境和库.当然你可以克隆一个anaconda

             环境到TensorFlow中,但是两个环境又是单独的 参考: https://conda.io/docs/using/envs.html#clone-an-environment

         b,安装TensorFlow

            创建TensorFlow环境后就激活它:

source activate tensorflow
           关闭激活可以使用

source deactivate 
          激活后安装
pip install --ignore-installed --upgrade  https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.2.1-cp27-none-linux_x86_64.whl

          需要注意的是 后面的链接是你要安装的 TensorFlow的版本,原博客的版本过低,(如果链接中有<span>标签,去掉,系统自己带的)

          如果安装了  可以先把 这个环境删除再重新安装一个新的

          参考https://conda.io/docs/using/envs.html#remove-an-environment

          需要的版本可以到官网上查找  https://www.tensorflow.org

         c,测试安装是否成功

            激活TensorFlow环境后,输入python,测试 import tensorflow as tf  是否有报错,如果没有报错,说明安装成功

           

 

4,使用tensorflow 

           由于我们安装的环境是linux,使用时,会比较麻烦,好在python有一款神器  jupyter notebook

           由于anaconda默认安装了 ,所以我们直接打开就可以了,

          

jupyter notebook

         需要注意的时,输入前需要 激活tensorflow环境,不然会找不到 这个库.  如果是创建时是指定

         python版本的,需要到tensorflow环境中安装 jupyter notebook 然后启动 tensorflow环境的 jupyter.

         不然会提示找不到 tensorflow库