linux下基于Anaconda安装Tensorflow

最新推荐文章于 2022-02-14 19:33:27 发布
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本文介绍了如何在Linux系统中利用Anaconda创建一个独立的TensorFlow计算环境，详细步骤包括下载Anaconda、安装、创建环境以及激活和安装TensorFlow。这样做的好处是不会影响已有的Python包。

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Anaconda 是一个集成许多第三方科学计算库的 Python 科学计算环境,Anaconda 使用 conda 作为自己的包管理工具,同时具有自己的计算环境,类似 Virtualenv.

和 Virtualenv 一样,不同 Python 工程需要的依赖包,conda 将他们存储在不同的地方。 TensorFlow 上安装的 Anaconda 不会对之前安装的 Python 包进行覆盖.

  • 安装 Anaconda

https://www.anaconda.com/download/ 下载需要的版本，安装，默认安装在/root/anaconda2下

sh Anaconda2-5.2.0-Linux-x86_64.sh
安装完之后重新打开一个命令行有效。
  • 安装成功Anaconda之后建立一个Tensorflow环境
# Python 2.7
$ conda create -n tensorflow python=2.7

# Python 3.4
$ conda create -n tensorflow python=3.4
  • 激活tensorflow环境并安装

$ source activate tensorflow

进入环境，从相应链接下载安装TensorFlow

(tensorflow)$ pip insta
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各个安装包版本需匹配，要严格按照版本下载安装。 1. 安装Anaconda3 4.3.0 网址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 安装过程中一定要勾选PATH；安装路径不能有中文 2. 创建虚拟环境 打开 Anaconda Prompt，输入下面代码。此处tsfenv代表虚拟环境的名称，可任意命名。 conda create --name tsfenv python=3.6 激活虚拟环境tsfenv activ.
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anaconda安装tensorflow在vscode
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### 使用 Anaconda 和 VSCode 安装 TensorFlow #### 创建并激活 TensorFlow 环境 为了创建一个新的 Python 环境专门用于 TensorFlow 的开发工作，可以利用 `conda` 命令来完成此操作。建议指定较低版本的 Python 如 3.6 或者根据需求调整至更早版本以避免潜在兼容性问题[^4]。 ```bash conda create -n tf_env python=3.6 ``` 接着需激活新建立的环境： ```bash conda activate tf_env ``` #### 设置国内源加速下载过程 考虑到官方仓库可能存在的网络延迟情况，推荐更改默认频道到清华大学开源软件镜像站或其他稳定资源站点以便更快获取所需依赖项[^3]。 ```bash conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --set show_channel_urls yes ``` #### 安装 TensorFlow 及其相关库 一旦上述准备工作就绪，则可通过 pip 工具直接安装 TensorFlow 库文件；对于 CPU 版本而言，执行如下指令即可实现快速部署[^2]。 ```bash pip install tensorflow ``` 如果遇到任何权限错误提示，请尝试附加 `-m` 参数重新运行命令或者切换成管理员模式启动命令行工具再试一次。 #### 配置 Visual Studio Code 编辑器支持 为了让 VSCode 能够识别刚刚设置完毕的新环境作为首选解析器之一，应当按照以下步骤进行相应设定: 1. 打开目标项目所在目录下的 `.vscode/settings.json` 文件（如果没有该文件则可自行创建），并将其中的内容更新为指向正确位置上的 Python 解释程序路径。 ```json { "python.pythonPath": "${workspaceFolder}/path/to/env/bin/python" } ``` 2. 利用快捷键组合 Ctrl+Shift+P (Windows/Linux) / Cmd+Shift+P (Mac)，输入 “Python Select Interpreter”，随后从列表选项里挑选刚才所建之虚拟空间对应的解释引擎实例。 通过以上流程，便可以在本地计算机上顺利搭建起基于 Anaconda 和 VSCode 平台之上适用于机器学习研究工作的 TensorFlow 开发框架了。
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