ubuntu系统下安装anaconda2并配置tensorflow环境及jupyter notebook工具远程登陆来开发用于深度学习环境
来源:互联网 发布:旗宇cms网站管理系统 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 11:58
(1)安装pip3、ipython3、jupyter等工具(本机为VM虚拟机下Ubuntu 16.04.3 server系统)
~$ sudo apt-get -y update
~$ sudo apt-get -y install python3-pip
~$ sudo apt-get -y install ipython3 #此处可以先不安装,放在anaconda2安装后创璟tensorflow环境后再安装,应为要在jupyter notebook里面使用tensorflow
~$ sudo apt-get -y install build-essential python3-dev
~$ sudo pip3 install jupyter #此处可以先不安装
(2)安装easy_install和yolk命令
~$ sudo apt install python-setuptools 用于安装easy_stall工具
~$ sudo easy_install yolk 用户安装yolk命令(该命令可以用于查询系统中已经安装的软件包)
(3)安装Anaconda,具有强大的包管理和环境管理功能
Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版,支持 Linux, Mac, Windows系统,提供了包管理与环境管理的功能,可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。Anaconda利用工具/命令conda
来进行package和environment的管理,并且已经包含了Python和相关的配套工具。
我虚拟机Ubuntu14.04上的Python已经存在了两个版本,一个是python 2.7,一个是Python 3.4。想在它上面安装Anaconda,但又有所顾虑。我先想到的是,先卸载Ubuntu自带的Python,这是大多数人的想法。后来在网上搜了搜解决方案,不是这样的。许多人由于卸载了自带的Python而造成了Ubuntu的系统崩溃,浪费自己的大量时间不说,更是给自己带来了不好的心情。
首先,下载Anaconda for Linux的安装包:Anaconda2-5.0.1-Linux-x86_64.sh(我这里下载的是python2.7版本的),下载到本地电脑,然后用window软件WinSCP将安装包发送到ubuntu系统的Downloads目录下。
依次执行以下命令:
cd ~/Downloads #转到待安装文件所在目录bash Anaconda2-5.0.1-Linux-x86_64.sh
之后提示操作就可以了,会问你安装路径,直接回车默认就可以了。有个地方问你是否将anaconda安装路径加入到环境变量(.bashrc)中,这个一定要输入yes
安装成功后,会有当前用户根目录下生成一个anaconda2的文件夹,里面就是安装好的内容。在终端可以输入
conda info 来查询安装信息
输入conda list 可以查询你现在安装了哪些库,常用的python, numpy, scipy名列其中。如果你还有什么包没有安装上,可以运行
conda install *** 来进行安装(***代表包名称)(会自动安装最新版本的包),如果某个包版本不是最新的,运行 conda update *** 就可以了。
之后执行下面命令:我们会发现Python版本已经是anaconda的版本了,并且原有的python3没有受到任何影响,二者并行不备,各自独立地存在:
~$ python --version
~$ python3 --version
注意:为了让改动立刻生效,此时需重启系统执行命令:进入root用户然后执行reboot命令:
~$ su -root 然后输入密码进入root用户
~# reboot 重启系统
或者是执行:~$ source ~/.bashrc 可以在不重启系统的情况下让修改立即生效。
(3)在anaconda2下tensorflow环境配置和切换
安装完成后,使用如下命令生成一个名为tensorflow
的conda环境,根据python版本选择正确的命令执行即可:
# Python 2.7
~$ conda create -n tensorflow python=2.7
# Python 3.5
~$ conda create -n tensorflow python=3.5
生成conda环境主要是可以自由切换tensorflow环境和普通python环境
(4)在anaconda2下安装tensorflow包
首先:激活tensorflow环境,然后在该环境下使用conda安装tensorflow程序包
~$ source activate tensorflow #激活tensorflow环境
(tensorflow) $ conda #安装tensorflow包
(tensorflow) $ source deactivate #关闭tensorflow环境
或者:
~$ conda install -n tensorflow tensorflow #指定在tensorflow环境中安装tensorflow包--会自动搜索最新版本的安装包
(5)在tensorflow环境中安装ipython和jupyter工具,如下(conda会搜索并自动安装最新版本的包):
~$ source activate tensorflow #激活tensorflow环境
(tensorflow) $ conda ipython #安装ipython工具
(tensorflow) $ conda jupyter #安装jupyter工具
(tensorflow) $ source deactivate #关闭tensorflow环境
或者直接指定环境进行安装:
~$ conda install -n tensorflow ipython #在tensorflow环境中安装ipython包
~$ conda install -n tensorflow jupyter #在tensorflow环境中安装jupyter包
(6)在tensorflow环境下安装科学计算所需的工具包(numpy、matplotlib、scipy、pandas、scikit-learn、keras等6大工具包)如下:
~$ conda install -n tensorflow numpy
~$ conda install -n tensorflow matplotlib
~$ conda install -n tensorflow scipy
#会自动安装最新版本的包,其他如pandas、scikit-learn、keras类似。
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