Tensorflow笔记(一)ubantu下环境的安装

本文详细介绍了在Ubuntu系统中如何使用Python虚拟环境安装TensorFlow的过程。包括创建虚拟环境、激活环境、安装TensorFlow及其依赖库等步骤,并提供了一些常见问题的解决方法。
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一,ubantu下Python虚拟环境的安装,如果是win下的请参考我的第一篇博客。

sudo apt-get install python-pip python-dev python-virtualenv

二,建立虚拟目录。

virtualenv --system-site-packages tensorflow

三,进入该目录,激活虚拟环境。

cd tensorflow
source bin/activate

四,在虚拟环境里面安装tensorflow

pip install --upgrade tensorflow

五,在Python导入tensorflow看是否成功。

$ Python

>>>import tensorflow

六,退出虚拟环境

(tensorflow)$ deactivate 

七,查看虚拟环境大小。

du -sh

八,删除虚拟环境

rm -rf  tensorflow/


以上是我的安装过程,下面是一些注意事项。

一,pip的版本,最好easy_install  -U pip下

二,如果是Python3的话,用pip3就好,如果是GPU版本的话,加上gpu就好,Python3就好。

pip3 install --upgrade tensorflow
pip install --upgrade tensorflow-gpu
pip3 install --upgrade tensorflow-gpu

三,可能安装tensorflow时提示某一个包安装失败,重新安装就好。

四,https://blog.youkuaiyun.com/shomy_liu/article/details/48543449,

https://blog.youkuaiyun.com/hymanjack/article/details/80341943,


第二大点,安装Python的类库

一,安装numpy

$ pip install numpy

如果已经安装,那么用pip install --upgrade numpy

二,安装pandas

$ pip install pandas

三,安装matplotlib

$ pip install matplotlib



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TensorFlow

TensorFlow 是由Google Brain 团队开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习研究和生产环境。 它提供了一个灵活的平台,用于构建和训练各种机器学习模型

### 安装TensorFlowUbuntu系统的指南 #### 准备工作 为了确保TensorFlow能够顺利运行,在开始安装之前,需确认已满足些前置条件。对于希望利用GPU加速计算的用户来说,除了Python环境外还需要准备CUDA Toolkit以及cuDNN SDK。具体版本的选择应当依据所使用的TensorFlow版本而定[^3]。 #### 创建Conda虚拟环境并激活 建议通过Anaconda来管理依赖关系和创建隔离的工作空间。这步骤可以通过命令行执行如下操作: ```bash conda create -n tensorflow_env python=3.8 conda activate tensorflow_env ``` 上述指令会建立个新的名为`tensorflow_env`的环境,并将其激活以便后续安装所需的软件包[^1]。 #### 安装TensorFlow及相关组件 旦准备工作就绪,则可通过pip工具轻松获取最新版的TensorFlow库文件。如果目标是仅使用CPU资源来进行训练模型的话,那么只需简单输入下面这条语句即可完成部署: ```bash pip install tensorflow ``` 而对于那些计划充分利用图形处理器性能的人而言,则应该按照官方文档中的指导挑选合适的驱动程序与辅助开发套件之后再继续下步动作。此时应采用特定标记指向带有GPU支持特性的发行版: ```bash pip install tensorflow-gpu ``` 值得注意的是,当涉及到不同平台间的差异时,某些细节可能会有所变化;例如Windows同Linux之间存在细微差别[^5]。不过针对当前讨论范围内的Ubuntu系统来讲,以上方法基本适用。
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