Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh
序
Python易用,但用好却不易,其中比较头疼的就是包管理和Python不同版本的问题,特别是当你使用Windows的时候。为了解决这些问题,有不少发行版的Python,比如WinPython、Anaconda等,这些发行版将python和许多常用的package打包,方便pythoners直接使用,此外,还有
virtualenv:(https://www.cnblogs.com/technologylife/p/6635631.html)
pyenv:
virtualenvwrapper(https://www.cnblogs.com/technologylife/p/6635631.html)
conda(http://blog.csdn.net/lyy14011305/article/details/59500819)等工具管理虚拟环境。
个人尝试了很多类似的发行版,最终选择了Anaconda,因为其强大而方便的包管理与环境管理的功能。该文主要介绍下Anaconda,对Anaconda的理解,并简要总结下相关的操作。
Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版,支持 Linux, Mac, Windows系统,提供了包管理与环境管理的功能,可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。Anaconda利用工具/命令conda
来进行package和environment的管理,并且已经包含了Python和相关的配套工具。
这里先解释下conda、anaconda这些概念的差别。conda
可以理解为一个工具,也是一个可执行命令,其核心功能是包管理与环境管理。包管理与pip的使用类似,环境管理则允许用户方便地安装不同版本的python并可以快速切换。Anaconda则是一个打包的集合,里面预装好了conda、某个版本的python、众多packages、科学计算工具等等,所以也称为Python的一种发行版。其实还有Miniconda,顾名思义,它只包含最基本的内容——python与conda,以及相关的必须依赖项,对于空间要求严格的用户,Miniconda是一种选择。
进入下文之前,说明一下conda的设计理念——conda将几乎所有的工具、第三方包都当做package对待,甚至包括python和conda自身!因此,conda打破了包管理与环境管理的约束,能非常方便地安装各种版本python、各种package并方便地切换。
Anaconda的下载页参见官网下载,Linux、Mac、Windows均支持。
安装时,会发现有两个不同版本的Anaconda,分别对应Python 2.7和Python 3.5,两个版本其实除了这点区别外其他都一样。后面我们会看到,安装哪个版本并不本质,因为通过环境管理,我们可以很方便地切换运行时的Python版本。(由于我常用的Python是2.7和3.4,因此倾向于直接安装Python 2.7对应的Anaconda)
下载后直接按照说明安装即可。这里想提醒一点:尽量按照Anaconda默认的行为安装——不使用root权限,仅为个人安装,安装目录设置在个人主目录下(Windows就无所谓了)。这样的好处是,同一台机器上的不同用户完全可以安装、配置自己的Anaconda,不会互相影响。
对于Mac、Linux系统,Anaconda安装好后,实际上就是在主目录下多了个文件夹(~/anaconda
)而已,Windows会写入注册表。安装时,安装程序会把bin目录加入PATH(Linux/Mac写入~/.bashrc
,Windows添加到系统变量PATH),这些操作也完全可以自己完成。以Linux/Mac为例,安装完成后设置PATH的操作是
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# 将anaconda的bin目录加入PATH,根据版本不同,也可能是~/anaconda3/bin
echo
'export PATH="~/anaconda2/bin:$PATH"'
>>
~
/
.
bashrc
# 更新bashrc以立即生效
source
~
/
.
bashrc
|
配置好PATH后,可以通过which conda
或conda --version
命令检查是否正确。假如安装的是Python 2.7对应的版本,运行python --version
或python -V
可以得到Python 2.7.12 :: Anaconda 4.1.1 (64-bit),也说明该发行版默认的环境是Python 2.7。
Conda的环境管理功能允许我们同时安装若干不同版本的Python,并能自由切换。对于上述安装过程,假设我们采用的是Python 2.7对应的安装包,那么Python 2.7就是默认的环境(默认名字是root
,注意这个root不是超级管理员的意思)。
假设我们需要安装Python 3.4,此时,我们需要做的操作如下:
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# 创建一个名为python34的环境,指定Python版本是3.4(不用管是3.4.x,conda会为我们自动寻找3.4.x中的最新版本)
conda
create
--
name
python34
python
=
3.4
# 安装好后,使用activate激活某个环境
activate
python34
# for Windows
source
activate
python34
# for Linux & Mac
# 激活后,会发现terminal输入的地方多了python34的字样,实际上,此时系统做的事情就是把默认2.7环境从PATH中去除,再把3.4对应的命令加入PATH
source deactivate
#退出激活环境
# 此时,再次输入
python
--
version
# 可以得到`Python 3.4.5 :: Anaconda 4.1.1 (64-bit)`,即系统已经切换到了3.4的环境
# 如果想返回默认的python 2.7环境,运行
deactivate
python34
# for Windows
source
deactivate
python34
# for Linux & Mac
# 删除一个已有的环境
conda
remove
--
name
python34
--
all
|
用户安装的不同python环境都会被放在目录~/anaconda/envs
下,可以在命令中运行conda info -e
查看已安装的环境,当前被激活的环境会显示有一个星号或者括号。
说明:有些用户可能经常使用python 3.4环境,因此直接把~/anaconda/envs/python34
下面的bin或者Scripts加入PATH,去除anaconda对应的那个bin目录。这个办法,怎么说呢,也是可以的,但总觉得不是那么elegant……
如果直接按上面说的这么改PATH,你会发现conda命令又找不到了(当然找不到啦,因为conda在~/anaconda/bin
里呢),这时候怎么办呢?方法有二:1. 显式地给出conda的绝对地址 2. 在python34环境中也安装conda工具(推荐)。
Conda的包管理就比较好理解了,这部分功能与pip
类似。
例如,如果需要安装scipy:
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# 安装scipy
conda
install
scipy
# conda会从从远程搜索scipy的相关信息和依赖项目,对于python 3.4,conda会同时安装numpy和mkl(运算加速的库)
# 查看已经安装的packages
conda
list
# 最新版的conda是从site-packages文件夹中搜索已经安装的包,不依赖于pip,因此可以显示出通过各种方式安装的包
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conda的一些常用操作如下:
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# 查看当前环境下已安装的包
conda
list
# 查看某个指定环境的已安装包
conda
list
-
n
python34
# 查找package信息
conda
search
numpy
# 安装package
conda
install
-
n
python34
numpy
# 如果不用-n指定环境名称,则被安装在当前活跃环境
# 也可以通过-c指定通过某个channel安装
# 更新package
conda
update
-
n
python34
numpy
# 删除package
conda
remove
-
n
python34
numpy
|
前面已经提到,conda将conda、python等都视为package,因此,完全可以使用conda来管理conda和python的版本,例如
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# 更新conda,保持conda最新
conda
update
conda
# 更新anaconda
conda
update
anaconda
# 更新python
conda
update
python
# 假设当前环境是python 3.4, conda会将python升级为3.4.x系列的当前最新版本
|
补充:如果创建新的python环境,比如3.4,运行conda create -n python34 python=3.4
之后,conda仅安装python 3.4相关的必须项,如python, pip等,如果希望该环境像默认环境那样,安装anaconda集合包,只需要:
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# 在当前环境下安装anaconda包集合
conda
install
anaconda
# 结合创建环境的命令,以上操作可以合并为
conda
create
-
n
python34
python
=
3.4
anaconda
# 也可以不用全部安装,根据需求安装自己需要的package即可
|
如果需要安装很多packages,你会发现conda下载的速度经常很慢,因为Anaconda.org的服务器在国外。所幸的是,清华TUNA镜像源有Anaconda仓库的镜像,我们将其加入conda的配置即可:
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# 添加Anaconda的TUNA镜像
conda
config
--
add
channels
https
:
//mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
# TUNA的help中镜像地址加有引号,需要去掉
# 设置搜索时显示通道地址
conda
config
--
set
show_channel_urls
yes
|
执行完上述命令后,会生成~/.condarc
(Linux/Mac)或C:UsersUSER_NAME.condarc
文件,记录着我们对conda的配置,直接手动创建、编辑该文件是相同的效果。
安装完后即可以启动:jupyter-notebook 。Python语法简洁清晰,具有丰富和强大的库,已经成为运维开发人员居家旅行必备的工具了;而jupyter工具又是一个非常友好的Web界面的Python IDE工具;至于详细的介绍请参考度娘吧!
#默认情况下配置文件保存在:/root/.jupyter/jupyter_notebook_config.py 如果此文件不存在,可以刷新出来
创建一个密码:[这样就不用每次复制URL地址]
修改配置文件中的IP地址工作目录,并添加一个认证密码:
#保存,重新运行程序:
URL地址:10.0.10.253:8888
密码:123456
转子:http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/get_started/os_setup.html
你可以使用我们提供的 Pip, Docker, Virtualenv, Anaconda 或 源码编译的方法安装 TensorFlow.
列表
首先安装 pip (或 Python3 的 pip3 ):
# Ubuntu/Linux 64-bit
$ sudo apt-get install python-pip python-dev
# Mac OS X
$ sudo easy_install pip
安装 TensorFlow :
# Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only, Python 2.7:
$ sudo pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.8.0-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.
$ sudo pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.8.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
# Mac OS X, CPU only:
$ sudo easy_install --upgrade six
$ sudo pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.8.0-py2-none-any.whl
如果是 Python3 :
# Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only, Python 3.4:
$ sudo pip3 install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.8.0-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.
$ sudo pip3 install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.8.0-cp34-cp34m-linux_x86_64.whl
# Mac OS X, CPU only:
$ sudo easy_install --upgrade six
$ sudo pip3 install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.8.0-py3-none-any.whl
备注:如果之前安装过 TensorFlow < 0.7.1 的版本,应该先使用 pip uninstall
卸载 TensorFlow 和 protobuf ,保证获取的是一个最新 protobuf 依赖下的安装包.
之后可以Docker 运行 TensorFlow. 该方式的优点是不用操心软件依赖问题.
首先, virtualenv 创建一个隔离的容器, 来安装 TensorFlow. 这是可选的, 但是这样做能使排查安装问题变得更容易.
首先, 安装所有必备工具:
# 在 Linux 上:
$ sudo apt-get install python-pip python-dev python-virtualenv
# 在 Mac 上:
$ sudo easy_install pip # 如果还没有安装 pip
$ sudo pip install --upgrade virtualenv
接下来, 建立一个全新的 virtualenv 环境. 为了将环境建在 ~/tensorflow
目录下, 执行:
$ virtualenv --system-site-packages ~/tensorflow
$ cd ~/tensorflow
然后, 激活 virtualenv:
$ source bin/activate # 如果使用 bash
$ source bin/activate.csh # 如果使用 csh
(tensorflow)$ # 终端提示符应该发生变化
在 virtualenv 内, 安装 TensorFlow:
(tensorflow)$ pip install --upgrade <$url_to_binary.whl>
接下来, 使用类似命令运行 TensorFlow 程序:
(tensorflow)$ cd tensorflow/models/image/mnist
(tensorflow)$ python convolutional.py
# 当使用完 TensorFlow
(tensorflow)$ deactivate # 停用 virtualenv
$ # 你的命令提示符会恢复原样
计算环境,类似 Virtualenv.
和 Virtualenv 一样,不同 Python 工程需要的依赖包,conda 将他们存储在不同的地方。 TensorFlow 上安装的 Anaconda 不会对之前安装的 Python 包进行覆盖.
安装 Anaconda :
参考 Anaconda 的下载页面的测试
当你不用 TensorFlow 的时候,关闭环境:
(tensorflow)$ source deactivate
$ # Your prompt should change back
再次使用的时候再激活 :-)
$ 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
如果你使用 pip 二进制包安装了开启 GPU 支持的 TensorFlow, 你必须确保 系统里安装了正确的 CUDA sdk 和 CUDNN 版本. 请参间 CUDA 安装教程
你还需要设置 LD_LIBRARY_PATH
和 CUDA_HOME
环境变量. 可以考虑将下面的命令 添加到 ~/.bash_profile
文件中, 这样每次登陆后自动生效. 注意, 下面的命令 假定 CUDA 安装目录为 /usr/local/cuda
:
export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64"
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
打开一个 python 终端:
$ python
>>> 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)
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>>>
$ git clone --recurse-submodules https://github.com/tensorflow/tensorflow
--recurse-submodules
参数是必须得, 用于获取 TesorFlow 依赖的 protobuf 库.
首先依照 链接 中下载适合你的操作系统的最新稳定版, 最后按照下面脚本执行:
$ chmod +x PATH_TO_INSTALL.SH
$ ./PATH_TO_INSTALL.SH --user
注意把 PATH_TO_INSTALL.SH
替换为你下载的安装包的文件路径.
将执行路径 output/bazel
添加到 $PATH
环境变量中.
# For Python 2.7:
$ sudo apt-get install python-numpy swig python-dev python-wheel
# For Python 3.x:
$ sudo apt-get install python3-numpy swig python3-dev python3-wheel
为了编译并运行能够使用 GPU 的 TensorFlow, 需要先安装 NVIDIA 提供的 Cuda Toolkit 7.0 和 CUDNN 6.5 V2.
TensorFlow 的 GPU 特性只支持 NVidia Compute Capability >= 3.5 的显卡. 被支持的显卡 包括但不限于:
下载地址
解压并拷贝 CUDNN 文件到 Cuda Toolkit 7.0 安装路径下. 假设 Cuda Toolkit 7.0 安装 在 /usr/local/cuda
, 执行以下命令:
tar xvzf cudnn-6.5-linux-x64-v2.tgz
sudo cp cudnn-6.5-linux-x64-v2/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cudnn-6.5-linux-x64-v2/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
从源码树的根路径执行:
$ ./configure
Do you wish to bulid TensorFlow with GPU support? [y/n] y
GPU support will be enabled for TensorFlow
Please specify the location where CUDA 7.0 toolkit is installed. Refer to
README.md for more details. [default is: /usr/local/cuda]: /usr/local/cuda
Please specify the location where CUDNN 6.5 V2 library is installed. Refer to
README.md for more details. [default is: /usr/local/cuda]: /usr/local/cuda
Setting up Cuda include
Setting up Cuda lib64
Setting up Cuda bin
Setting up Cuda nvvm
Configuration finished
这些配置将建立到系统 Cuda 库的符号链接. 每当 Cuda 库的路径发生变更时, 必须重新执行上述 步骤, 否则无法调用 bazel 编译命令.
从源码树的根路径执行:
$ bazel build -c opt --config=cuda //tensorflow/cc:tutorials_example_trainer
$ bazel-bin/tensorflow/cc/tutorials_example_trainer --use_gpu
# 大量的输出信息. 这个例子用 GPU 迭代计算一个 2x2 矩阵的主特征值 (major eigenvalue).
# 最后几行输出和下面的信息类似.
000009/000005 lambda = 2.000000 x = [0.894427 -0.447214] y = [1.788854 -0.894427]
000006/000001 lambda = 2.000000 x = [0.894427 -0.447214] y = [1.788854 -0.894427]
000009/000009 lambda = 2.000000 x = [0.894427 -0.447214] y = [1.788854 -0.894427]
注意, GPU 支持需通过编译选项 "--config=cuda" 开启.
尽管可以在同一个源码树下编译开启 Cuda 支持和禁用 Cuda 支持的版本, 我们还是推荐在 在切换这两种不同的编译配置时, 使用 "bazel clean" 清理环境.
Mac 和 Linux 需要的软件依赖完全一样, 但是安装过程区别很大. 以下链接用于帮助你 在 Mac OS X 上安装这些依赖:
参见Mac OS X 安装教程.
注意: 你需要安装安装教程.
$ bazel build -c opt //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
$ bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg
# .whl 文件的实际名字与你所使用的平台有关
$ pip install /tmp/tensorflow_pkg/tensorflow-0.5.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
从源代码树的根路径执行:
$ cd tensorflow/models/image/mnist
$ python convolutional.py
Succesfully downloaded train-images-idx3-ubyte.gz 9912422 bytes.
Succesfully downloaded train-labels-idx1-ubyte.gz 28881 bytes.
Succesfully downloaded t10k-images-idx3-ubyte.gz 1648877 bytes.
Succesfully downloaded t10k-labels-idx1-ubyte.gz 4542 bytes.
Extracting data/train-images-idx3-ubyte.gz
Extracting data/train-labels-idx1-ubyte.gz
Extracting data/t10k-images-idx3-ubyte.gz
Extracting data/t10k-labels-idx1-ubyte.gz
Initialized!
Epoch 0.00
Minibatch loss: 12.054, learning rate: 0.010000
Minibatch error: 90.6%
Validation error: 84.6%
Epoch 0.12
Minibatch loss: 3.285, learning rate: 0.010000
Minibatch error: 6.2%
Validation error: 7.0%
...
...
如果在尝试运行一个 TensorFlow 程序时出现以下错误:
ImportError: libcudart.so.7.0: cannot open shared object file: No such file or directory
请确认你正确安装了 GPU 支持, 参见 相关章节.
如果出现错误:
...
"__add__", "__radd__",
^
SyntaxError: invalid syntax
解决方案: 确认正在使用的 Python 版本为 Python 2.7.
如果出现错误:
import six.moves.copyreg as copyreg
ImportError: No module named copyreg
解决方案: TensorFlow 使用的 protobuf 依赖 six-1.10.0
. 但是, Apple 的默认 python 环境 已经安装了 six-1.4.1
, 该版本可能很难升级. 这里提供几种方法来解决该问题:
升级全系统的 six
:
sudo easy_install -U six
通过 homebrew 安装一个隔离的 python 副本:
brew install python
virtualenv
内编译或使用 TensorFlow.如果出现错误:
>>> import tensorflow as tf
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/__init__.py", line 4, in
from tensorflow.python import *
File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/__init__.py", line 13, in
from tensorflow.core.framework.graph_pb2 import *
...
File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/core/framework/tensor_shape_pb2.py", line 22, in
serialized_pb=_b('\n,tensorflow/core/framework/tensor_shape.proto\x12\ntensorflow\"d\n\x10TensorShapeProto\x12-\n\x03\x64im\x18\x02 \x03(\x0b\x32 .tensorflow.TensorShapeProto.Dim\x1a!\n\x03\x44im\x12\x0c\n\x04size\x18\x01 \x01(\x03\x12\x0c\n\x04name\x18\x02 \x01(\tb\x06proto3')
TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'syntax'
这是由于安装了冲突的 protobuf 版本引起的, TensorFlow 需要的是 protobuf 3.0.0. 当前 最好的解决方案是确保没有安装旧版本的 protobuf, 可以使用以下命令重新安装 protobuf 来解决 冲突:
brew reinstall --devel protobuf
conda 安装tensorwlow
bash Anaconda3-4.3.1-Linux-x86_64.sh #Python 3.5 版本
bash Anaconda2-4.3.1-Linux-x86_64.sh #Python 2.7版本
官方下载更新工具包的速度很慢,所以继续添加清华大学 TUNA提供的Anaconda仓库镜像,在终端或cmd中输入如下命令进行添加
$ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
$ conda config --set show_channel_urls yes
$ conda install numpy #测试是否添加成功
之后会自动在用户根目录生成“.condarc”文件,Ubuntu环境下路径为~/.condarc,Windows环境下路径为C:\用户\your_user_name\.condarc
channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
- defaults
show_channel_urls: yes
如果要删除镜像,直接删除“.condarc”文件即可
在终端或cmd中输入以下命令搜索当前可用的tensorflow版本
$ anaconda search -t conda tensorflow
Using Anaconda API: https://api.anaconda.org
Run 'anaconda show ' to get more details:
Packages:
Name | Version | Package Types | Platforms
------------------------- | ------ | --------------- | ---------------
HCC/tensorflow | 1.0.0 | conda | linux-64
HCC/tensorflow-cpucompat | 1.0.0 | conda | linux-64
HCC/tensorflow-fma | 1.0.0 | conda | linux-64
SentientPrime/tensorflow | 0.6.0 | conda | osx-64
: TensorFlow helps the tensors flow
acellera/tensorflow-cuda | 0.12.1 | conda | linux-64
anaconda/tensorflow | 1.0.1 | conda | linux-64
anaconda/tensorflow-gpu | 1.0.1 | conda | linux-64
conda-forge/tensorflow | 1.0.0 | conda | linux-64, win-64, osx-64
: TensorFlow helps the tensors flow
creditx/tensorflow | 0.9.0 | conda | linux-64
: TensorFlow helps the tensors flow
derickl/tensorflow | 0.12.1 | conda | osx-64
dhirschfeld/tensorflow | 0.12.0rc0 | conda | win-64
dseuss/tensorflow | | conda | osx-64
guyanhua/tensorflow | 1.0.0 | conda | linux-64
ijstokes/tensorflow | 2017.03.03.1349 | conda, ipynb | linux-64
jjh_cio_testing/tensorflow | 1.0.1 | conda | linux-64
jjh_cio_testing/tensorflow-gpu | 1.0.1 | conda | linux-64
jjh_ppc64le/tensorflow | 1.0.1 | conda | linux-ppc64le
jjh_ppc64le/tensorflow-gpu | 1.0.1 | conda | linux-ppc64le
jjhelmus/tensorflow | 0.12.0rc0 | conda, pypi | linux-64, osx-64
: TensorFlow helps the tensors flow
jjhelmus/tensorflow-gpu | 1.0.1 | conda | linux-64
kevin-keraudren/tensorflow | 0.9.0 | conda | linux-64
lcls-rhel7/tensorflow | 0.12.1 | conda | linux-64
marta-sd/tensorflow | 1.0.1 | conda | linux-64
: TensorFlow helps the tensors flow
memex/tensorflow | 0.5.0 | conda | linux-64, osx-64
: TensorFlow helps the tensors flow
mhworth/tensorflow | 0.7.1 | conda | osx-64
: TensorFlow helps the tensors flow
miovision/tensorflow | 0.10.0.gpu | conda | linux-64, osx-64
msarahan/tensorflow | 1.0.0rc2 | conda | linux-64
mutirri/tensorflow | 0.10.0rc0 | conda | linux-64
mwojcikowski/tensorflow | 1.0.1 | conda | linux-64
rdonnelly/tensorflow | 0.9.0 | conda | linux-64
rdonnellyr/r-tensorflow | 0.4.0 | conda | osx-64
test_org_002/tensorflow | 0.10.0rc0 | conda |
Found 32 packages
选择一个较新的CPU或GPU版本,如jjh_cio_testing/tensorflow-gpu的1.0.1版本,输入如下命令查询安装命令
$ anaconda show jjh_cio_testing/tensorflow-gpu
Using Anaconda API: https://api.anaconda.org
Name: tensorflow-gpu
Summary:
Access: public
Package Types: conda
Versions:
+ 1.0.1
To install this package with conda run:
conda install --channel https://conda.anaconda.org/jjh_cio_testing tensorflow-gpu
使用最后一行的提示命令进行安装
$ conda install --channel https://conda.anaconda.org/jjh_cio_testing tensorflow-gpu
Fetching package metadata .............
Solving package specifications: .
Package plan for installation in environment /home/will/anaconda2:
The following packages will be SUPERSEDED by a higher-priority channel:
tensorflow-gpu: 1.0.1-py27_4 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free --> 1.0.1-py27_4 jjh_cio_testing
Proceed ([y]/n)?
conda会自动检测安装此版本的Tensorflow所依赖的库,如果你的Anaconda缺少这些依赖库,会提示你安装。因为我之前已经安装过了,所以这里只提示我安装Tensorflow。输入y并回车之后等待安装结束即可
进入python,输入
import tensorflow as tf
如果没有报错说明安装成功。