TensorFlow 安装小记

安装系统: Ubuntu 17.04

按照官网 教程,有4种方法:

  • virtualenv
  • "native" pip
  • Docker
  • Anaconda

这里选择virtunalenv,使用这种方法的好处就是在一个隔离的环境中安装,不影响系统已有的python环境。
所以安装会放在一个新创建的目录中,删除该目录就相当于卸载tensorflow了。

命令如下:

sudo apt-get install python-pip python-dev python-virtualenv 
virtualenv --system-site-packages tensorflow
cd ~/tensorflow
source ~/tensorflow/bin/activate
pip install --upgrade tensorflow      # for Python 2.7 just CPU

到这一步会发现下载超慢,因为某些不可抗力的原因。解决方法是pip源使用国内镜像,如:

清华:https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

阿里云:http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

华中理工大学:http://pypi.hustunique.com/

山东理工大学:http://pypi.sdutlinux.org/

豆瓣:http://pypi.douban.com/simple/

临时使用可以在pip命令添加参数 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

永久使用的话创建文件 ~/.pip/pip.conf,配置如下:

[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
[install]
trusted-host=mirrors.aliyun.com

这之后下载就飞快了。

安装好之后,每次使用virtualenv环境都需要激活, 输入命令:

source ~/tensorflow/bin/activate

退出则输入:

deactivate

验证是否安装成功,试着输出: hello world


TensorFlow 安装小记_第1张图片
Screenshot from 2017-05-12 22-01-37.png

测试MNIST数据

  1. 从Yann LeCun's website 上下载4个gz格式文件,放在新创建的目录MNIST_DATA下
  2. 下载运行脚本 mnist_softmax.py

然后运行:

python mnist_softmax.py --data_dir ./MNIST_data/

输出如下:

Extracting ./MNIST_data/train-images-idx3-ubyte.gz
Extracting ./MNIST_data/train-labels-idx1-ubyte.gz
Extracting ./MNIST_data/t10k-images-idx3-ubyte.gz
Extracting ./MNIST_data/t10k-labels-idx1-ubyte.gz
0.9194

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