在Linux虚拟机上安装Python和Tensorflow

这篇博客介绍了如何在Linux虚拟机中安装旧版Python 2.7和Tensorflow 1.3.0。首先,通过清华大学镜像源下载,并针对CPU配置为cp27-1.3.0。在安装过程中遇到pip未安装的问题,解决方法是安装python-pip。之后,使用带参数`--no-cache-dir`的pip命令解决缓存不足问题,最终成功安装并验证了Tensorflow。

由于我在MOOC上跟一个课程,用的版本比较老:

(1)python 2.7;(2)Tensorflow 1.3.0

(一)在虚拟机中的浏览器上搜索“清华大学镜像源Tensorflow”

(二)然后将设置改成“CPU”“cp27”“1.3.0”,然后复制下面那一段代码粘贴到Ubuntu命令行

然后会提示你“pip”没有安装,接着安装python-pip

如图所示就已经安装成功

Linux虚拟机上部署DeepSeek R1 Distill涉及几个步骤。首先需要确保您的环境满足所有必要的依赖项条件,然后按照官方文档逐步操作。 以下是详细的指导: ### 环境准备 1. **选择合适的发行版** DeepSeek支持多种Linux系统如Ubuntu、CentOS等,建议选用最新稳定版本以获得更好的兼容性性能表现。 2. **安装基础工具包** - 更新软件源并升级现有程序包至最新状态; - 安装一些常用的命令行工具(如Git)、构建工具链及Python解释器; 3. **配置硬件加速选项**(如果需要) 如果您计划利用GPU来进行模型训练,则需额外设置CUDA Toolkit及相关驱动,并确认已正确加载相应的内核模块。 ### 获取项目文件 从GitHub仓库克隆或下载压缩包形式发布的特定版本代码库到本地机器上。注意查看是否有特殊的分支适用于R1 distill版本。 ```bash git clone https://github.com/your-repo/deepseek.git # 替换为实际地址 cd deepseek/ ``` ### 设置运行环境 依据README.md中的说明完成后续步骤: - 创建独立的virtualenv用于隔离python依赖; - 执行`pip install -r requirements.txt` 来批量添加所需的第三方库; 对于深度学习框架(TensorFlow / PyTorch), 参考各自官网教程选取匹配当前系统的预编译二进制wheel包进行单独处理. ### 数据集获取与前置处理 按需求准备好原始数据集,并参考提供的notebook示例做初步清理转换工作。 ### 模型微调&验证流程 最后进入核心环节——调整超参数设定,编写适当的脚本启动任务,在线监测进度直至收敛结束。 以上就是大致的过程概述啦~当然每个部分都有很多细节需要注意,遇到困难时记得查阅官方Wiki页面寻求帮助哦!
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