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cent os 7 下安裝tensorflow

1.首先需要在linux下安裝Anaconda,
直接在anaconda軟體目錄下使用 bash Anaconda3-4.4.0-Linux-x86_64.sh 安裝。
安裝過程中需要輸入‘y’,使得python環境變數被新增到系統中,
接下來還需要配置conda的環境變數。只需要在具體的系統環境變數中新增如下內容即可,具體路徑根據實際情況調整。

export CONDA_HOME=“anconda的安裝目錄”
export PATH=$CONDA_HOME/bin:$PATH

2.修改Anaconda 的映象檔案
在安裝Anaconda使用者的家目錄下建立 ‘.condarc’檔案,並新增如下內容:

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.建立虛擬環境:

conda create -n tensor python=2.7

4.進入虛擬環境:

source activate tensor

5.使用pip安裝tensorflow,版本可以自己選。

(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)安裝過程中遇到numpy下載失敗,執行如下命令:
    pip  install --index https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ numpy  
(4)再執行 pip install --upgrade $TF_BINARY_URL

6.可以自定義安裝vim,或者lrzsz工具,root下安裝:

yum  install lrzsz  vim-gtk -y

7.安裝完成後可以測試一下,命令如下:

(1)通過第4步進入建立的tensor虛擬環境,輸入:python
(2)寫一個簡單的減法法函式,程式碼如下:
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})

解釋:程式碼塊中,匯入python模組tensorflow後,我們定義兩個符號變數placeholder,隨後在程式碼執行的時候可以操作這兩個變數。然後,我們將這兩個變數作為引數傳給我們呼叫的減法函式,tf.sub是眾多數學運算中的一個,TensorFlow提供這些函式來操作tensors。其他函式可以自行檢視文件。在這裡,tensors可以看作是動態大小,多維的元素陣列。

(3)還有一種方式就是寫.py檔案,然後使用python *py來執行。

8.啟動Tensorboard服務,非常簡單,只需要在虛擬環境tensro下執行相關命令,並傳遞檔名為引數即可。

tensorboard --logdir=trace files

具體有關Tensorflow圖形視覺化可檢視官方文件。