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TensorFlow在CentOS里的配置

最近学习了机器学习,感觉不过瘾又开始学习深度学习,说起深度学习不得不提谷歌家的TensorFlow,今天就来记录下如何安装TensorFlow。

 

TensorFlow只支持Linux系统,所以Windows系统用户可以不用考虑了。要么双系统,要么虚拟机,这里我是用工作用的笔记本安装的,所以只能用虚拟机了。其实最好还是双系统,这样可以发挥显卡的威力,前提是如果你有一块Nvida显卡的话。

 

第一步,去Anaconda官网下载安装包,找到Linux 64位的Python2.7安装包,下载好保存到本地。

 

第二步,用WinScp上传到CentOS虚拟机里面,准备工作就做好了。

我习惯传到root目录下,所以命令行就直接敲就可以了。如果放到了别的目录需要先把路径设置好。

命令如下


	

	

 
  1. <span style="font-size:14px;">bash Anaconda2-4.0.0-Linux-x86_64.sh</span>  
一路默认安装就好,最好安装完毕之后测试命令: conda --v 如果显示版本信息就算安装成功。

	

 

我试了好几次没有成功,提示我 conda: command not found 一开始还以为是安装版本不对,看了一下目录也安装正确了,最好发现是配置系统路径没有成功,只好手动添加了,命令如下:

 

export PATH=~/anaconda/bin:$PATH
再次测试,成功输出了版本信息。

 

 

第三步,接下来就是创建Conda的虚拟环境,用来运行TensorFlow。命令如下,

 

  1. <span style="font-size:14px;"># Python 2.7  
  2. $ conda create -n tensorflow python=2.7</span>  

 

 

此时Conda会安装一些必要的包,安装完成后一个叫tensorflow的虚拟空间就算建好了

接下来激活空间。命令如下,

 

 
  1. <span style="font-size:14px;">$ source activate tensorflow</span>  

 

 

此时命令提示符前出现空间名称,就算成功了

 

 

第四步,在此空间中安装TensorFlow。命令如下,

 


 
  1. <span style="font-size:14px;">$ pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.8.0-cp27-none-linux_x86_64.whl</span>  

 

经过漫长的等待,终于安装完了!不得不吐槽一下公司的网速

 

最后一步,测试!

 


 
  1. $ python  
  2. ...  
  3. >>> import tensorflow as tf  
  4. >>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')  
  5. >>> sess = tf.Session()  
  6. >>> print(sess.run(hello))  
  7. Hello, TensorFlow!  

 

看到这个输出就是成功了! 可以愉快的学习AI了!

测试完成后退出虚拟环境

 


 
  1. (tensorflow)$ deactivate  

(责任编辑:IT)