Tensorflow+PyCharm(Mac)Linux下安装Tensorflow

TensorFlow
最初由Google大脑小组(隶属于Google机器智能研究单位)的研究员与工程师等付出出,用于机器上和深度神经网络方面的研究,但这体系的通用性使其也可广泛用于其它计量领域。目前来说,Github上star最多的类即是她了。

通过anaconda来安装

Anaconda
是一个拼许多叔在科学计算库底 Python 科学计算环境,Anaconda 使用 conda
作为团结的保险管理工具,同时兼有温馨的计算环境,类似
Virtualenv.
当anaconda上安装tensorflow不见面对前安装之 Python 包进行覆盖。不同
Python 工程需要之倚重包,anaconda 将他们存储在不同之地方。

  • 安装anaconda
  • 经过conda建立一个tensorflow计算环境
  • 激活环境,使用conda 安装 TensorFlow
  • 安装成功后,每次用 TensorFlow 的时段要激活 conda 环境

于就之前,笔者写了千篇一律篇简单的入门文章《初探
TensorFlow》。当时没能够不负众望搭建环境,加上后期的干活因,至此搁置了一段时间。今天,终于各种磨难,在投机的Mac上经过多尝试后,完美搭建成功。这里虽拿它们分享出来,希望对大家有着助。

安装 Anaconda :

参照 Anaconda
的下载页面的指导
卸载anaconda,可以直接删除安装之目。

rm -rf ~/anaconda3

基于 Anaconda 的安装

Anaconda
是一个集成许多叔方科学计算库的 Python 科学计算环境,Anaconda 使用
conda 作为团结的承保管理工具,同时负有自己的计环境,类似 Virtualenv.

Virtualenv 一样,不同 Python 工程需要之因包,conda
将他们存储于不同之地方。 TensorFlow 上安之 Anaconda
不见面针对之前设置之 Python 包进行覆盖.

  • 安装
    Anaconda
  • 起一个 conda 计算环境
  • 激活环境,使用 conda 安装 TensorFlow
  • 设置成功后,每次用 TensorFlow 的上要激活 conda 环境

安装Tensorflow

建一个 conda 计算环境名字叫tensorflow:

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

激活tensorflow环境,然后使中的 pip 安装 TensorFlow.
当使用easy_install使用–ignore-installed标记防止误的有。

#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

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安装 Anaconda :

参照 Anaconda
的下载页面的指导

起环境

树一个 conda 计算环境名字被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条件,然后利用中的 pip 安装 TensorFlow.
当使用easy_install使用--ignore-installed记防止误的有。

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,你得测试:

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

开启或关闭环境

当你绝不 TensorFlow 的时段,关闭环境:

(tensorflow)$ source deactivate

$  # Your prompt should change back

再度利用的时节又激活 :

$ 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:科学配置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

挑正确的tensorflow路径

  • Demo运行结果

demo运行结果

初稿地址:http://chars.tech/tensorflow

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