【Spark+NLP】19、在ubuntu上配置tensorflow的环境（python + tf + tfonSpark + pyspark）

1、安装python：

ubuntu系统自带python，不是最新版但能凑合用。查看版本：

ls -l /usr/bin | grep python

2、安装pip：

sudo apt-get install python-pip python-dev

踩坑：

（python3.x版本对应的pip3，所以后面又将命令行改成：sudo apt-get install python-pip3 python-dev）

使用提示的方法最后成功了：

 

3、安装tensorflow：

最后出现successful，应该安装成功了，可继续验证：

运行python3：

进入python命令行，逐行写个小程序：

               import tensorflow as tf

　　　　sess = tf.Session()

　　　　hello=tf.constant('Hello,Tensorflow!')

　　　　print(sess.run(hello))

说明tensorflow安装成功。

 

4、安装tensorflowOnSpark:    pip3 install tensorflowonspark

5、安装pyspark：（4,5的图如下：）  sudo pip3 install py4j

安装成功~

参考资料：

https://www.cnblogs.com/wmr95/p/7500960.html

http://m.zhizuobiao.com/technique/technique-18100800346/

后话：下一步研究方向：

1、分布式环境是否应该每台电脑都逐个安装

2、使用pyspark运行简单小程序

3、使用pyspark + tensorflowOnSpark运行小程序试试。 （祈祷顺利）