Ubuntu18.04基于anaconda安装tensorflow

本文详述了在Ubuntu18.04虚拟机中,从安装环境到成功运行TensorFlow的全过程。包括安装Ubuntu、Python3.6.5、pip、Anaconda,以及创建和激活TensorFlow环境,最后测试TensorFlow的步骤。在安装过程中需要注意TensorFlow仅支持64位系统,以及在遇到问题时如何解决。

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  • 安装环境
    Ubuntu18.04(64位) , pyhton3.6.5(64位) ,anaconda3(64位),TensorFlow(CPU版)
  • 安装步骤
    虚拟机——ubuntu18.04——python3.6.5——python-pip——Anaconda3——tensorflow
  • 详细步骤
    整个安装过程前前后后折腾了一个周,至少装了两次才成功,在此把安装过程及遇到的问题详细写出,让后来的小伙伴少走弯路,提醒小伙伴们遇到问题时多阅读终端的提示消息。
    1.安装虚拟机
    (1)不要随便更新。手残更新了旧版虚拟机,更新后,出现了很多问题,没有找到解决办法,只好重装。
    (2)不建议安装浏览器推荐版本。重装选择了浏览器推荐的版本,用了几天后每次打开虚拟机都出现内部错误,以致于每次打开都需要使用管理员权限,很繁琐,只好选择适合win10的版本,再一次重装。
    (3)官网下载最新版本。进入官网,下载最新版的exe文件,然后安装。
    (4)安装。下载完成即可安装,安装可以全部采取默认,看个人而定,我的安装目录是自选的。安装完成之后启动VMware,需要输入产品密钥(vmware workstation 12),我随便百度了一个:5A02H-AU243-TZJ49-GTC7K-3C61N。
    VMware安装完毕,下面介绍在VMware中安装Ubuntu。

2.安装Ubuntu18.04
划重点——首先要知道的事情:TensorFlow只支持64位系统!!!
(1)第一次安装到最后一步激活TensorFlow时失败,才知道TensorFlow支持64位系统,多么痛的领悟!
(2)科普一下桌面版和服务器版的区别:
桌面版面向个人电脑,使用者可以进行文字处理、网页浏览、多媒体播放和玩游戏。本质上说,这是一个为普通用户所定制的多用途操作系统。
服务器版旨在充当web服务器,可用来托管文件、网页及相似内容。
(3)前往官网下载64位Ubuntu镜像。
下载地址:
https://www.ubuntu.com/download/desktop
(4)安装。详细步骤请百度。
几个细节:选择自定义安装。为了64位系统顺利安装运行,内存建议选择2G,硬盘建议选择50G。
(5)安装vmware tools。为了在虚拟机和物理机直接来回拷贝文件。
具体步骤:
1、进入ubuntu,Ctrl + Alt + T弹出来命令终端
2、切换用户到root下, sudo su root
sudo是super user do的简称。su 是switch user的简称。
3、将vmware tools安装包.tar.gz拷贝到tmp目录下。
/tmp 公用的临时文件存储点,不需要单独创建。
4、解压文件
转到tmp文件目录 cd /tmp
然后可以使用ls -l 查看当前文件列表
解压文件到tmp下 tar zxf 压缩包.tar.gz
然后再使用ls -l 查看当前文件列表,发现多出来一个文件夹 vmware-tools-distrib
5、安装文件
转到vmware-tools-distrib目录: cd ./vmware-tools-distrib
使用ls -l 列出所有文件
运行安装文件 ./vmware-install.pl
然后针对所有提示都按enter,就安装好了。
最后重启服务器。

遇到的问题:
第一个:
In which directory do you want to install the binary files?
解决方案:一路点击空格键,不用输入路径
第二个:
what is the location of the “ifconfig” program on your machine?
解决方案;
sudo apt-get install mlocate
sudo updatedb
sudo locate ifconfig
然后:sudo mlocate ifconfig
会看到:
/usr/src/linux-hea

### 安装Anaconda 为了在Ubuntu 18.04安装Anaconda并设置Python开发环境,需遵循一系列指令来确保顺利安装。首先访问Anaconda官方网站获取适用于Linux系统的安装文件[^1]。下载完成后,在保存该文件的目录中通过右键菜单选项“在此处打开终端”,随后执行如下命令启动安装过程: ```bash sh Anaconda3-2018.12-Linux-x86_64.sh ``` 按照提示依次输入`enter`, `yes`确认许可协议接受条款;指定安装路径为`/home/user_name/anaconda3`(此处替换实际用户名),再次以`yes`结束默认配置初始化。 此时建议重启计算机使更改生效,之后可通过编辑器修改全局shell配置文件 `/etc/profile` 添加新加入的Anaconda至PATH环境变量列表内以便于后续操作调用。 ### 安装PyCharm 对于IDE的选择,推荐采用Snap Store方式快速部署PyCharm社区版或专业版本,因为直接从官方站点下载`.sh`脚本可能会遇到缺少桌面快捷方式的问题[^2]。具体做法是在终端里运行下列任一命令实现自动化在线安装: #### 社区版(免费) ```bash sudo snap install pycharm-community --classic ``` #### 专业版(付费订阅制产品) ```bash sudo snap install pycharm-professional --classic ``` 上述两种方案均能有效规避手动安装过程中可能遭遇的各种兼容性难题,并且支持自动更新维护功能。 ### 创建虚拟环境 利用Anaconda管理工具可以便捷地构建隔离的工作空间——即所谓的“虚拟环境”。这有助于保持不同项目之间的依赖关系互不干扰。以下是创建名为myenv的新环境的具体步骤: ```bash conda create --name myenv python=3.7 ``` 激活新建好的环境只需简单的一条语句即可达成目的: ```bash conda activate myenv ``` 当不再需要特定环境时,可以通过deactivate命令退出当前活动状态下的工作区域而不必担心影响其他部分正常运作。 一旦进入某个具体的环境中,则可继续添加所需的库和模块,比如numpy、pandas等常用科学计算组件: ```bash pip install numpy pandas matplotlib seaborn scikit-learn jupyter notebook tensorflow keras opencv-python ``` 以上就是基于Ubuntu 18.04平台完成Anaconda与PyCharm集成以及初步建立个人专属编程沙盒的整体流程概述。
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