TensorFlow安装（Mac

基于 Anaconda 的安装

Anaconda 是一个集成许多第三方科学计算库的 Python 科学计算环境, Anaconda 使用 conda 作为自己的包管理工具,同时具有自己的计算环境,类似 Virtualenv.

和 Virtualenv 一样,不同 Python 工程需要的依赖包,conda 将他们存储在不同的地方。 TensorFlow 上安装的 Anaconda 不会对之前安装的 Python 包进行覆盖.

• 安装 Anaconda 下载页面
  
  • Common Line Installer

# Python 3.5 versionbash Anaconda3-4.1.1-MacOSX-x86_64.sh # Python 2.7 versionbash Anaconda2-4.1.1-MacOSX-x86_64.sh 

确认安装位置后会进行安装程序- [Conda - Test drive](http://conda.pydata.org/docs/test-drive.html)    - 进入终端输入 ``conda --version`` 查看版本

- 建立一个 conda 计算环境，文件名：tensorflow

# Python 2.7$ conda create -n tensorflow python=2.7# Python 3.4$ conda create -n tensorflow python=3.4# Python 3.5$ conda create -n tensorflow python=3.5

• 激活环境,使用 conda 安装 TensorFlow
  
  • Using conda
    A community maintained conda package is available from conda-forge
    Only the CPU version of TensorFlow is available at the moment and can be installed in the conda environment for Python 2 or Python 3.

$ source activate tensorflow(tensorflow)$  # Your prompt should change# Linux/Mac OS X, Python 2.7/3.4/3.5, CPU only:(tensorflow)$ conda install -c conda-forge tensorflow

• 
  
  • Using pip
    If using pip make sure to use the --ignore-installed flag to prevent errors about easy_install.

$ source activate tensorflow(tensorflow)$  # Your prompt should change# Mac OS X, CPU only:(tensorflow)$ pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.8.0rc0-py2-none-any.whl对于 Python 3.x :# Mac OS X, CPU only:(tensorflow)$ pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.8.0rc0-py3-none-any.whl

• 当你不用 TensorFlow 的时候,关闭环境:

(tensorflow)$ source deactivate$  # Your prompt should change back

• 再次使用的时候再激活 :-)

$ source activate tensorflow(tensorflow)$  # Your prompt should change.# Run Python programs that use TensorFlow....# When you are done using TensorFlow, deactivate the environment.(tensorflow)$ source deactivate

• (可选) 启用 GPU 支持
  如果你使用 pip 二进制包安装了开启 GPU 支持的 TensorFlow, 你必须确保 系统里安装了正确的 CUDA sdk 和 CUDNN 版本. 请参间 CUDA 安装教程
  你还需要设置 LD_LIBRARY_PATH 和 CUDA_HOME 环境变量. 可以考虑将下面的命令 添加到 ~/.bash_profile 文件中, 这样每次登陆后自动生效. 注意, 下面的命令 假定 CUDA 安装目录为 /usr/local/cuda:

export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64"export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

• 运行 TensorFlow

打开一个 python 终端:

$ python>>> import tensorflow as tf>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')>>> sess = tf.Session()>>> print(sess.run(hello)) //不是 print sess.run(hello)Hello, TensorFlow!>>> a = tf.constant(10)>>> b = tf.constant(32)>>> print sess.run(a+b)42>>>

参考链接：
github tensorflow
TensorFlow 官方文档中文版 极客学院

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Spyder安装

pip install --pre -U spyder

安装完成后，输入spyder即可使用

参考链接：
pythonhosted.org/spyder/
github spyder