基于Ubuntu + anaconda + tensorflow+jupyter的python深度学习开发环境配置

1.激活Anaconda环境

下载anaconda并拷贝到安装目录中并解压,下载地址为:

https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda2-5.3.0-Linux-x86_64.sh

跳转到anaconda的bin目录,激活命令为

/bin/bash

source ./bin/active

之后就进入了anaconda环境,如下图所示:

2.在anaconda环境下配置tensorflow

第一步、创建tensorflow虚拟环境:

首先在anaconda中创建tensorflow虚拟环境

输入命令:

conda create -n tensorflow python=2.7

如下图所示:

之后会遇到两次选择,选择y就可以。

进入创建的tensorflow虚拟环境:

输入命令:

source active tensorflow

进入tensorflow环境(注意此时还没有安装tensorflow开发包,不能在此环境下进行tensorflow深度学习开发),如下图所示

第二步、安装tensorflow:

输入命令

conda install tensorflow

安心等待下载安装完成即可,遇到([y]/n)全部选择y,如下图所示:

第三步、测试是否配置成功:

输入命令

python

进入命令行状态下的python环境,依次输入代码:

import tensorflow as tf

hello = tf.constant('Hello,Tensorflow')

sess = tf.Session()

sess.run(hello)

如下图所示

查看tensorflow版本和安装路径可依次输入一下命令

tf.__version__

tf.__path__

如下图所示

3.启动jupyter

进入anaconda环境,并进入tensorflow环境,此时就可以进行在jupyter下调用tensorflow的API进行深度学习开发。

输入的命令行如下:

/bin/bash

source ./bin/activate

source activate tensorflow

jupyter notebook

如下图所示

在浏览器中启动jupyter如下图所示

注:以后若要使用pytorch、caffee环境,方法类似,这篇是CPU版本、python2.7版的配置,GPU版本、Python3、Tensorboard的由于博主的项目暂时用不到,此篇没提到,后续会更新。

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