几经波折的Ubuntu安装tensorflow

本文介绍在Windows 10环境下通过虚拟机安装Ubuntu并配置TensorFlow的步骤。考虑到虚拟机仅支持CPU运算,文中详细记录了安装scikit-learn及其依赖包numpy和scipy的方法,并给出了安装TensorFlow的简便命令。

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tensorflow是谷歌出品的著名深度学习软件包,它一般在macos和Linux下运行,最新版也有一个windows版,但是国内介绍得很少。考虑到我本机用win10,希望主系统干净一些,同时我也不是从事此方面的专业人员,因此选择了用虚拟机装Ubuntu然后再装一个Tensorflow的办法。

先要说明的是,根据很多人研究的结果,虚拟机只支持CPU运算,不能进行cuda加速,因此想搞cuda大数据运算的可以先不看这篇文章了。

首先,scikit-learn应该是Tensorflow的依赖包之一,需要先安装好这个包。同时,scikit-learn又需要装好numpy和scipy。在不安装anacoda的情况下,只能一个个搞了,实在有点不喜欢anacoda的那个界面的我还是一个个搞吧。

安装numpy和scipy的过程可以看前一篇文章,也是不好搞。

那么,如何给ubuntu的python3安装scikit-learn呢?

首先,Ubuntu上的python3没有pip,要先给装上pip,命令如下:

~$ sudo apt-get install python3-pip

接下来,就可以利用pip安装scikit-learn了:

~$ sudo pip3 install -U scikit-learn

需要注意的是,我这里是为了给Ubuntu下的python3.6安装才这么费事。如果只是给python2没这么麻烦。

下一步,安装tensorflow,嗯,没有其他文章说的那么麻烦,又要源码又要编译啥的。直接一条命令:

~$ sudo pip3 install tensorflow

pip3自动获取最新的tensorflow源进行安装了。


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