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基于ubuntu16 Python3 tensorflow(TensorFlow環(huán)境搭建)

 更新時(shí)間:2018年01月31日 16:37:27   作者:Dean0Winchester  
這篇文章主要介紹了基于ubuntu16 Python3 tensorflow(TensorFlow環(huán)境搭建),小編覺得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,也給大家做個(gè)參考。一起跟隨小編過來看看吧

人最大的長處就是有厲害的大腦。電腦、手機(jī)等都是對人大腦的拓展?,F(xiàn)今,我們每個(gè)人都有這個(gè)機(jī)會,讓自己頭腦在智能的幫助下,達(dá)到極高的高度。所以,擁抱科技,讓智能產(chǎn)品成為我們個(gè)人智力的拓展,更好的去生活、去戰(zhàn)斗。

用項(xiàng)目引導(dǎo)學(xué)習(xí):

我們的目標(biāo)是用現(xiàn)有最流行的谷歌開源框架TensorFlow,搭建一款兒童助學(xué)幫手。類似于現(xiàn)在已有的在售商品小米智能語音盒子之類的東西,。

一、Windows下安裝虛擬機(jī)VMware Workstation,在虛擬機(jī)中安裝Ubuntu(要善用搜索引擎,解決各類簡單問題)

這里提供一個(gè)VMware Workstation下載地址:http://m.fzitv.net/softs/19141.html

Ubuntu官方網(wǎng)站:https://www.ubuntu.com/index_kylin

安裝完成:

二、在Ubuntu中安裝python3

進(jìn)入系統(tǒng),桌面右鍵單擊,點(diǎn)擊open Terminal

進(jìn)入命令行模式。輸入python,發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)自帶python2.7.我們要安裝python3

退出python(用exit()),輸入sudo apt-get install python3,安裝python3.已經(jīng)提前安裝過了,安裝的是python3.5下面是顯示的內(nèi)容,安裝成功。

三、安裝TensorFlow

有很多種安裝方法,可以自行搜索。tensorflow有CPU和GPU兩個(gè)版本, 后者支持使用GPU能力來做數(shù)據(jù)運(yùn)算, 對GPU的型號有一定限制, 還要安裝一堆東西, 對于新手,沒必要裝(官方推薦先裝CPU的).

用下面命令安裝pip和virtualenv

sudo apt-get install python-pip python-dev python-virtualenv
sudo apt-get install python3-pip python3-dev python3-virtualenv

創(chuàng)建一個(gè)virtualenv環(huán)境

virtualenv --system-site-packages targetDirectory

注意:這里的”targetDirectory”定義了virtualenv的根目錄,這里推薦使用 ~/tensorflow,所以這里的輸入是:

virtualenv --system-site-packages ~/tensorflow,

激活剛才創(chuàng)建的virtualenv環(huán)境

一般情況下(如果你用的是ubuntu自帶的終端或者用的不是csh)輸入:source ~/tensorflow/bin/activate12

如果你用的終端是csh,請輸入:source ~/tensorflow/bin/activate.csh12

輸入命令后,你的命令行前面會出現(xiàn)”(tensorflow)”,如果成功的話.

4. 現(xiàn)在,在這個(gè)已經(jīng)被激活了的tensorflow環(huán)境下,使用下面語句安裝tensorflow的cpu版

(tensorflow)$ pip install --upgrade tensorflow # 如果你用 Python 2.7(tensorflow)$ pip3 install --upgrade tensorflow # 如果你用Python3.n

安裝成功!

五、測試:

1、打開終端輸入cd tensorflow

2、source bin/activate

3、python

4、輸入python后輸入以下示例

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

5、測試成功接下來首先退出python 按快捷鍵Ctrl+D

6、再退出tensorflow 在命令行輸入命令:deactivate

以上就是本文的全部內(nèi)容,希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。

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