前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >基于Ubuntu + anaconda + tensorflow+jupyter的python深度学习开发环境配置

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

作者头像
狼啸风云
修改2022-09-04 22:07:23
1K0
修改2022-09-04 22:07:23
举报
文章被收录于专栏:计算机视觉理论及其实现

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

代码语言:javascript
复制
/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:

代码语言:javascript
复制
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:

代码语言:javascript
复制
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

代码语言:javascript
复制
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

代码语言:javascript
复制
python

进入命令行状态下的python环境,依次输入代码:

代码语言:javascript
复制
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

代码语言:javascript
复制
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:

代码语言:javascript
复制
/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。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。
原始发表:2018年10月26日,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 作者个人站点/博客 前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
目录
  • 1.激活Anaconda环境
  • 2.在anaconda环境下配置tensorflow
  • 3.启动jupyter
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档