anaconda 将他们存储在不同之地方,但以此类别的通用性使其为只是广泛用于另外计量领域

TensorFlow
最初由Google大脑小组(隶属于谷歌机器智能研究单位)的商量员与工程师等开出来,用于机器上及纵深神经网络方面的钻研,但这连串的通用性使其为可是广泛用于其余计量领域。近年来以来,Github达成star最多的门类尽管是其了。

通过anaconda来安装

Anaconda
是一个合龙许多叔正在科学总括库底 Python 科学总结环境,Anaconda 使用 conda
作为协调的承保管理工具,同时有温馨之测算环境,类似
Virtualenv.
在anaconda上安装tensorflow不会面对前设置之 Python 包举办覆盖。不同
Python 工程需要之因包,anaconda 将她们存储在不同的地点。

  • 安装anaconda
  • 经过conda建立一个tensorflow总计环境
  • 激活环境,使用conda 安装 TensorFlow
  • 设置成功后,每回用 TensorFlow 的时候要激活 conda 环境

当就在此之前,笔者写了同样篇简单的入门著作《初探
TensorFlow》
。当时从未有过会学有所成搭建环境,加上中期的工作缘故,至此搁置了一段时间。明日,终于各样磨难,在友好的Mac上通过多尝试下,完美搭建成功。那里就管其分享出去,希望对我们具有助。

安装 Anaconda :

参考 Anaconda
的下载页面的指导
卸载anaconda,能够一向去安装之目。

rm -rf ~/anaconda3

基于 Anaconda 的安装

Anaconda
是一个合许多老三正值科学总结库底 Python 科学统计环境,Anaconda 使用
conda 作为协调之保管管理工具,同时具备友好之计环境,类似 Virtualenv.

Virtualenv 一样,不同 Python 工程要之负包,conda
将她们存储于不同之地点。 TensorFlow 上安装之 Anaconda
不会师指向前边设置之 Python 包举办覆盖.

  • 安装
    Anaconda
  • 树一个 conda 总计环境
  • 激活环境,使用 conda 安装 TensorFlow
  • 安成功后,每回用 TensorFlow 的下需要激活 conda 环境

安装Tensorflow

立一个 conda 总计环境名字叫tensorflow:

# Python 3.6
$ conda create -n tensorflow python=3.6

激活tensorflow环境,然后使用其中的 pip 安装 TensorFlow.
当用easy_install使用–ignore-installed标记制止误的生。

#激活tensorflow环境
$ source activate tensorflow
# Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only, Python 3.6:
(tensorflow)$ pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.1.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
#当你不用 TensorFlow 的时候,关闭环境:
(tensorflow)$ source deactivate

推介一个Tensoflow的习网站 tensorflow
learn

安装 Anaconda :

参考 Anaconda
的下载页面的指导

树环境

建立一个 conda 总括环境名字叫tensorflow:

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

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

激活

激活tensorflow环境,然后拔取其中的 pip 安装 TensorFlow.
当使用easy_install使用--ignore-installed记避免误的起。

URL of the TensorFlow Python
package

$ source activate tensorflow
(tensorflow)$  # Your prompt should change

# Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only, Python 2.7:
(tensorflow)$ pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.8.0rc0-cp27-none-linux_x86_64.whl

# Ubuntu/Linux 64-bit, GPU enabled, Python 2.7. Requires CUDA toolkit 7.5 and CuDNN v4.
# For other versions, see "Install from sources" below.
(tensorflow)$ pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.8.0rc0-cp27-none-linux_x86_64.whl

# Mac OS X, CPU only:
(tensorflow)$ pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-0.11.0rc0-py2-none-any.whl

对于 Python 3.x :

$ source activate tensorflow
(tensorflow)$  # Your prompt should change

# Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only, Python 3.4:
(tensorflow)$ pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.8.0rc0-cp34-cp34m-linux_x86_64.whl

# Ubuntu/Linux 64-bit, GPU enabled, Python 3.4. Requires CUDA toolkit 7.5 and CuDNN v4.
# For other versions, see "Install from sources" below.
(tensorflow)$ pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.8.0rc0-cp34-cp34m-linux_x86_64.whl

# 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

conda 环境激活后,你可以测试:

$ python
>>> import tensorflow as tf
>>> print(tf.__version__)
# 0.11.0rc0

翻开或关闭环境

当您不用 TensorFlow 的时候,关闭环境:

(tensorflow)$ source deactivate

$  # Your prompt should change back

再也利用的时节再激活 :

$ 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

PyCharm 配置

重点:不错配置ProjectInterpreter即可

方法

  • Preferences
  • Project Interpreter
  • Click More

附图

  • 打开Preferences

打开Preferences

选择more

  • 打开Project Interpreters

选是的tensorflow路径

  • Demo运行结果

demo运行结果

原文地址:http://chars.tech/tensorflow

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