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

本文详细介绍了在Ubuntu系统中安装Python、pip、TensorFlow、TensorFlowOnSpark及PySpark的步骤,包括解决常见问题的方法,如版本冲突等,并提供了验证安装是否成功的示例代码。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

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)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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