TensorFlow学习_(1)TensorFlow安装(Mac)
来源:互联网 发布:货源软件是什么 编辑:程序博客网 时间:2024/05/16 02:25
TensorFlow可以使用docker。pip或源码安装,docker支持的操作系统最多,但是对GPU支持有限;在本地最方便安装的方式是使用pip;源码安装较为灵活但是比较繁琐。由于我用的是pip安装,所以简单介绍此种方式在Mac上的安装方法。
安装pip
$ sudo easy_install pip$ sudo easy_install --upgrade six
找到合适的安装包URL
支持不同系统和处理器的安装包如下:
# Mac OS X, CPU only, Python 2.7:$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-1.0.0-py2-none-any.whl# Mac OS X, GPU enabled, Python 2.7:$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/gpu/tensorflow_gpu-1.0.0-py2-none-any.whl# Mac OS X, CPU only, Python 3.4 or 3.5:$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-1.0.0-py3-none-any.whl# Mac OS X, GPU enabled, Python 3.4 or 3.5:$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/gpu/tensorflow_gpu-1.0.0-py3-none-any.whl
通过pip安装TensorFlow
# Python2环境:$ sudo pip install --upgrade $TF_BINARY_URL# Python3环境:$ sudo pip3 install --upgrade $TF_BINARY_URL
测试是否安装成功
进入python环境,如下代码测试:
>>> import tensorflow as tf>>> a = tf.constant([1.0, 2.0], name = "a")>>> b = tf.constant([2.0, 3.0], name = "b")>>> result = a + b>>> sess = tf.Session()>>> sess.run(result)array([ 3., 5.], dtype=float32)
最后一行即为正确输出结果。
如下图:
注:上图红框部分意思是说:你的机器上有这些指令集可以用,并且用了他们会加快你的 CPU 运行速度,但是你的 TensorFlow 在编译的时候并没有用到这些指令集。如果觉得不好的话,可以尝试用编译源码安装解决,但是由于不影响使用,暂时不做解决。
阅读全文
0 0
- TensorFlow学习_(1)TensorFlow安装(Mac)
- TensorFlow学习笔记(1)--Mac安装TensorFlow
- TensorFlow学习笔记(1)--Mac安装TensorFlow
- 学习tensorflow之mac上安装tensorflow
- 【深度学习 tensorflow】Mac OS安装TensorFlow
- mac 安装tensorflow
- mac下安装tensorflow
- TensorFlow安装(Mac
- Mac 上安装 tensorflow
- Mac安装tensorflow 1.0
- tensorflow mac 安装教程
- Mac安装tensorflow
- Mac安装TensorFlow/Caffe
- MAC安装tensorflow
- MAC, Centos 安装tensorflow。
- Mac安装TensorFlow
- Mac安装tensorflow
- Mac安装TensorFlow
- 新浪微博正在审核的开发者平台应用添加测试账号
- python之enumerate()说明
- 51nod1264(计算几何入门题)
- 周总结
- 项目步骤——类图
- TensorFlow学习_(1)TensorFlow安装(Mac)
- 1011. A+B和C (15)
- Button设置监听的三种方式
- linux中./configure 和它的参数 讲解
- ubuntu学习总结
- 一致性哈希算法学习及java代码实现分析
- 项目常见错误及解决方法-angular提示控制器未注册
- java 集合类——Map、List
- LeetCode 0104