基于Ubuntu + anaconda + tensorflow + jupyter的Python深度学习开发环境配置
2018-10-26 10:49
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1.激活Anaconda环境
下载anaconda并拷贝到安装目录中并解压,下载地址为:
https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda2-5.3.0-Linux-x86_64.sh
跳转到anaconda的bin目录,激活命令为
[code]/bin/bash source ./bin/active
之后就进入了anaconda环境,如下图所示:
2.在anaconda环境下配置tensorflow
第一步、创建tensorflow虚拟环境:
首先在anaconda中创建tensorflow虚拟环境
输入命令:
[code]conda create -n tensorflow python=2.7
如下图所示:
之后会遇到两次选择,选择y就可以。
进入创建的tensorflow虚拟环境:
输入命令:
[code]source active tensorflow
进入tensorflow环境(注意此时还没有安装tensorflow开发包,不能在此环境下进行tensorflow深度学习开发),如下图所示
第二步、安装tensorflow:
输入命令
[code]conda install tensorflow
安心等待下载安装完成即可,遇到([y]/n)全部选择y,如下图所示:
第三步、测试是否配置成功:
输入命令
[code]python
进入命令行状态下的python环境,依次输入代码:
[code]import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello,Tensorflow') sess = tf.Session() sess.run(hello)
如下图所示
查看tensorflow版本和安装路径可依次输入一下命令
[code]tf.__version__ tf.__path__
如下图所示
3.启动jupyter
进入anaconda环境,并进入tensorflow环境,此时就可以进行在jupyter下调用tensorflow的API进行深度学习开发。
输入的命令行如下:
[code]/bin/bash source ./bin/activate source activate tensorflow jupyter notebook
如下图所示
在浏览器中启动jupyter如下图所示
注:以后若要使用pytorch、caffee环境,方法类似,这篇是CPU版本、python2.7版的配置,GPU版本、Python3、Tensorboard的由于博主的项目暂时用不到,此篇没提到,后续会更新。
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