【home88一必发】TensorFlow遇到搭建,TensorFlow安装与测试

by admin on 2019年6月6日

TensorFlow安装与测试

壹、Windows下安装虚拟机VMware
Workstation,在虚拟机中安装Ubuntu(要善用寻觅引擎,化解各种轻松难点)

壹、Windows下安装虚拟机VMware
Workstation,在虚拟机中安装Ubuntu(要善用搜索引擎,化解各个简单难点)

Ubuntu上以virtualenv形式安装TensorFlow

本文介绍了怎么样在Ubuntu上以virtualenv形式安装tensorflow。  

安装pip和virtualenv:

# Ubuntu/Linux 64-bit

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

# Mac OS X

sudo easy_install pip

sudo pip install –upgrade virtualenv

创立 Virtualenv 虚拟情状:

  进入你想安装tensorflow的父目录下,然后施行上边发号施令建构虚拟景况:

virtualenv –system-site-packages tensorflow

激活虚拟情状并设置tensorflow:

  对于python二7,则施行如下命令:

source ./tensorflow/bin/activate  # If using bash

source ./tensorflow/bin/activate.csh  # If using csh

(tensorflow)$  # Your prompt should change

# Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only:

pip install –upgrade

# Ubuntu/Linux 64-bit, GPU enabled:

pip install –upgrade

# Mac OS X, CPU only:

pip install –upgrade

  对于python三则实行如下命令:

source ./tensorflow/bin/activate  # If using bash

source ./tensorflow/bin/activate.csh  # If using csh

(tensorflow)$  # Your prompt should change

# Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only:

pip install –upgrade

# Ubuntu/Linux 64-bit, GPU enabled:

pip install –upgrade

# Mac OS X, CPU only:

pip3 install –upgrade

测试安装:

  在极限实践如下命令进入python shell遭受:

python

  在python shell情状中测试:

>>> 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)

【home88一必发】TensorFlow遇到搭建,TensorFlow安装与测试。>>> print(sess.run(a + b))

42

>>>

• 倘使遭遇如下错误:

1

2

  _mod = imp.load_module(‘_pywrap_tensorflow’, fp, pathname,
description)

ImportError: libcudart.so.7.0: cannot open shared object file: No such
file or directory

  那是您的CUDA安装配备不对:

    安装CUDA和CUDNN能够参谋 那篇小说 。

  且增多如下两行到你的 ~/.bashrc 文件

export LD_LIBRARY_PATH=”$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64″

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

• 假使遇上如下错误:

Python 2.7.9 (default, Apr  2 2015, 15:33:21)

[GCC 4.9.2] on linux2

Type “help”, “copyright”, “credits” or “license” for more information.

>>> import tensorflow

I tensorflow/stream_executor/dso_【home88一必发】TensorFlow遇到搭建,TensorFlow安装与测试。loader.cc:93] Couldn’t open CUDA
library libcublas.so.7.0. LD_LIBRARY_PATH: :/usr/local/cuda/lib64

I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_blas.cc:2188] Unable to load
cuBLAS DSO.

I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:93] Couldn’t open CUDA
library libcudnn.so.6.5. LD_LIBRARY_PATH: :/usr/local/cuda/lib64

I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:1382] Unable to load
cuDNN DSO

I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:93] Couldn’t open CUDA
library libcufft.so.7.0. LD_LIBRARY_PATH: :/usr/local/cuda/lib64

I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_fft.cc:343] Unable to load
cuFFT DSO.

I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:101] successfully opened
CUDA library libcuda.so locally

I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:93] Couldn’t open CUDA
library libcurand.so.7.0. LD_LIBRARY_home88一必发,PATH: :/usr/local/cuda/lib64

I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_rng.cc:333] Unable to load
cuRAND DSO.

  由设置报错可见,它利用的是7.0版本,故找不到,而1旦您安装的是7.5版本,则能够实践如下命令增添相应链接:

sudo ln -s /usr/local/cuda/lib64/libcudart.so.7.5
/usr/local/cuda/lib64/libcudart.so.7.0

sudo ln -s libcublas.so.7.5 libcublas.so.7.0

sudo ln -s libcudnn.so.4.0.4 libcudnn.so.6.5

sudo ln -s libcufft.so libcufft.so.7.0<br>sudo ln -s libcurand.so
libcurand.so.7.0

Ubuntu 1伍.04下TensorFlow源代码格局安装

什么样批评Tensorflow和其余深度学习种类

本文介绍了怎么在Ubuntu上以virtualenv情势安装tensorflow。
安装pip和virtualenv: # Ubuntu/Linux 64-bit sudo apt-get in…

TensorFlow官网:
安装步骤:
1、sudo apt-get install python-pip python-dev python-virtualenv

VMware Workstation下载地址:

VMware Workstation下载地址:

2、virtualenv –system-site-packages ~/tensorflow

Ubuntu官网:

Ubuntu官方网站:

3、cd ~/tensorflow

设置到位:

安装到位:

4、source bin/activate # If using bash

home88一必发 1

home88一必发 2

5、(tensorflow)$ pip install –upgrade
tensorflow-0.5.0-cp27-none-linux_x86_64.whl

二、在Ubuntu中安装python3

二、在Ubuntu中安装python3

测试:

进去系统,桌面右键单击,点击open Terminal

跻身系统,桌面右键单击,点击open Terminal

一、张开终端输入cd tensorflow

home88一必发 3

home88一必发 4

2、source bin/activate

home88一必发 5

home88一必发 6

3、python

进去命令行情势。输入python,开采系统自带python②.柒.大家要安装python叁

进去命令行情势。输入python,开采系统自带python2.7.大家要安装python3

4、输入python后输入以下示例

home88一必发 7

home88一必发 8

>>> 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
>>>

退出python(用exit()),输入sudo apt-get install
python三,安装python3.一度提前安装过了,安装的是python三.伍底下是显得的原委,安装成功。

剥离python(用exit()),输入sudo apt-get install
python三,安装python三.早就提前设置过了,安装的是python三.伍上面是突显的内容,安装成功。

伍、测试成功接下去首先退出python 按赶快键Ctrl+D

home88一必发 9

home88一必发 10

陆、再脱离tensorflow 在命令行输入指令:deactivate

三、安装 python3
IDLE

三、安装 python3
IDLE

正文永恒更新链接地址:http://www.linuxidc.com/Linux/2016-08/134547.htm

在ubuntu1陆中设置实现python叁以后,没有暗中认可的IDLE承继开荒条件,这怎么设置和利用IDLE
IDE呢?

在ubuntu1陆中装置完成python三之后,未有暗中同意的IDLE承袭开辟景况,那怎么设置和采取IDLE
IDE呢?

home88一必发 11

壹、open Terminal,输入上面包车型地铁apt-get命令来设置 idle IDE:

壹、open Terminal,输入上面包车型客车apt-get命令来安装 idle IDE:

$ sudo apt-get install idle3

$ sudo apt-get install idle3

(在截图中山高校家能够窥见,输入$ sudo apt-get install
idle,暗中同意安装的是python二.7idle)

(在截图中大家可以开掘,输入$ sudo apt-get install
idle,暗许安装的是python贰.柒idle)

home88一必发 12

home88一必发 13

home88一必发 14

home88一必发 15

home88一必发 16

home88一必发 17

二、ubuntu中怎么运行idle?

二、ubuntu中怎么运维idle?

open Terminal,输入idle三,就可以张开。

open Terminal,输入idle三,就可以张开。

home88一必发 18

home88一必发 19

三、安装TensorFlow

三、安装TensorFlow

有很两种安装情势,能够活动物检疫索。tensorflow有CPU和GPU七个版本,
后者帮助使用GPU才干来做多少运算, 对GPU的型号有自然限制,
还要设置一群东西, 对于新手,没要求装(官方推荐先装CPU的).

有大多样装置格局,可以活动物检疫索。tensorflow有CPU和GPU三个本子,
后者扶助使用GPU本事来做多少运算, 对GPU的型号有确定限制,
还要设置一群东西, 对于新手,没要求装(官方推荐先装CPU的).

  1. 用上边发号施令安装pip和virtualenv

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

  3. 创造二个virtualenv蒙受

    virtualenv --system-site-packages targetDirectory
    

    瞩目:这里的”targetDirectory”定义了virtualenv的根目录,这里推荐应用
    ~/tensorflow,所以那边的输入是:

    virtualenv --system-site-packages ~/tensorflow,
    
  4. 激活刚才成立的virtualenv意况

  1. 用上边发号施令安装pip和virtualenv

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

  3. 成立叁个virtualenv情况

    virtualenv --system-site-packages targetDirectory
    

    注意:这里的”targetDirectory”定义了virtualenv的根目录,这里推荐应用
    ~/tensorflow,所以这里的输入是:

    virtualenv --system-site-packages ~/tensorflow,
    
  4. 激活刚才创制的virtualenv情状

一般景观下(倘诺您用的是ubuntu自带的巅峰也许用的不是csh)输入:

貌似情况下(假如您用的是ubuntu自带的终端或许用的不是csh)输入:

source ~/tensorflow/bin/activate12
source ~/tensorflow/bin/activate12

假定您用的极端是csh,请输入:

万1您用的巅峰是csh,请输入:

source ~/tensorflow/bin/activate.csh12
source ~/tensorflow/bin/activate.csh12

输入指令后,你的命令行前边会产出”(tensorflow)”,如若成功的话.

输入指令后,你的命令行前边会并发”(tensorflow)”,固然成功的话.

肆.
未来,在那几个早已被激活了的tensorflow意况下,使用上面语句安装tensorflow的cpu版

肆.
今后,在这么些早已被激活了的tensorflow景况下,使用下边语句安装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
(tensorflow)$ pip install --upgrade tensorflow # 如果你用 Python 2.7(tensorflow)$ pip3 install --upgrade tensorflow # 如果你用Python3.n

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home88一必发 25

设置成功!

安装成功!

五、测试:

五、测试:

一、张开终端输入cd tensorflow

壹、张开终端输入cd tensorflow

2、source bin/activate

2、source bin/activate

3、python

3、python

四、输入python后输入以下示例

四、输入python后输入以下示例

>>> import tensorflow as tf

>>> import tensorflow as tf

>>> hello = tf.constant(‘Hello, TensorFlow!’)

>>> hello = tf.constant(‘Hello, TensorFlow!’)

>>> sess = tf.Session()

>>> sess = tf.Session()

>>> print(sess.run(hello))

>>> print(sess.run(hello))

Hello, TensorFlow!

Hello, TensorFlow!

>>> a = tf.constant(10)

>>> a = tf.constant(10)

>>> b = tf.constant(32)

>>> b = tf.constant(32)

>>> print(sess.run(a+b))

>>> print(sess.run(a+b))

42

42

>>>

>>>

伍、测试成功接下去首先退出python 按神速键Ctrl+D

5、测试成功接下去首先退出python 按急速键Ctrl+D

六、再脱离tensorflow 在命令行输入指令:deactivate

陆、再脱离tensorflow 在命令行输入指令:deactivate

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