cent os 7 下安装tensorflow
2017-08-18 11:08
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1.首先需要在linux下安装Anaconda,
直接在anaconda软件目录下使用 bash Anaconda3-4.4.0-Linux-x86_64.sh 安装。
安装过程中需要输入‘y’,使得python环境变量被添加到系统中,
接下来还需要配置conda的环境变量。只需要在具体的系统环境变量中添加如下内容即可,具体路径根据实际情况调整。
2.修改Anaconda 的镜像文件
在安装Anaconda用户的家目录下创建 ‘.condarc’文件,并添加如下内容:
3.创建虚拟环境:
4.进入虚拟环境:
5.使用pip安装tensorflow,版本可以自己选。
6.可以自定义安装vim,或者lrzsz工具,root下安装:
7.安装完成后可以测试一下,命令如下:
解释:代码块中,导入python模块tensorflow后,我们定义两个符号变量placeholder,随后在代码执行的时候可以操作这两个变量。然后,我们将这两个变量作为参数传给我们调用的减法函数,tf.sub是众多数学运算中的一个,TensorFlow提供这些函数来操作tensors。其他函数可以自行查看文档。在这里,tensors可以看作是动态大小,多维的元素数组。
8.启动Tensorboard服务,非常简单,只需要在虚拟环境tensro下执行相关命令,并传递文件名为参数即可。
访问端口号:http://IP:6006/
具体有关Tensorflow图形可视化可查看官方文档。
直接在anaconda软件目录下使用 bash Anaconda3-4.4.0-Linux-x86_64.sh 安装。
安装过程中需要输入‘y’,使得python环境变量被添加到系统中,
接下来还需要配置conda的环境变量。只需要在具体的系统环境变量中添加如下内容即可,具体路径根据实际情况调整。
export CONDA_HOME=“anconda的安装目录” export PATH=$CONDA_HOME/bin:$PATH
2.修改Anaconda 的镜像文件
在安装Anaconda用户的家目录下创建 ‘.condarc’文件,并添加如下内容:
channels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ show_channel_urls: true
3.创建虚拟环境:
conda create -n tensor python=2.7
4.进入虚拟环境:
source activate tensor
5.使用pip安装tensorflow,版本可以自己选。
(1)export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.10.0-cp27-none-linux_x86_64.whl (2)pip install --upgrade $TF_BINARY_URL (3)安装过程中遇到numpy下载失败,执行如下命令: pip install --index https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ numpy (4)再执行 pip install --upgrade $TF_BINARY_URL
6.可以自定义安装vim,或者lrzsz工具,root下安装:
yum install lrzsz vim-gtk -y
7.安装完成后可以测试一下,命令如下:
(1)通过第4步进入创建的tensor虚拟环境,输入:python (2)写一个简单的减法法函数,代码如下: import tensorflow as tf a=tf.placeholder("double") b=tf.placeholder("double") y=tf.sub(a,b) sess=tf.Session() sess.run(y,feed_dict={a:10,b:100})
解释:代码块中,导入python模块tensorflow后,我们定义两个符号变量placeholder,随后在代码执行的时候可以操作这两个变量。然后,我们将这两个变量作为参数传给我们调用的减法函数,tf.sub是众多数学运算中的一个,TensorFlow提供这些函数来操作tensors。其他函数可以自行查看文档。在这里,tensors可以看作是动态大小,多维的元素数组。
(3)还有一种方式就是写.py文件,然后使用python *py来执行。
8.启动Tensorboard服务,非常简单,只需要在虚拟环境tensro下执行相关命令,并传递文件名为参数即可。
tensorboard --logdir=trace files
访问端口号:http://IP:6006/
具体有关Tensorflow图形可视化可查看官方文档。
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