[TenserFlow学习笔记]——安装
最近人工智能、深度学习、机器学习等词汇很是热闹,所以想进一步学习一下。不一定吃这口饭,但多了解一下没有坏处。接下来将学习到的一些知识点做一下记录。
1、安装环境
在VMWare虚拟机中安装最新版本的Ubuntu18.10
2、安装python2.7
Tenserflow依赖python2.7,所以需要安装python2.7,安装命令如下
sudo apt-get install python2.
安装过程的打印信息
u1810@ubuntu:~$ sudo apt-get install python2.
[sudo] u1810 的密码:
正在读取软件包列表... 完成
正在分析软件包的依赖关系树
正在读取状态信息... 完成
将会同时安装下列软件:
python2.-minimal
建议安装:
python2.-doc binfmt-support
下列【新】软件包将被安装:
python2. python2.-minimal
升级了 个软件包,新安装了 个软件包,要卸载 个软件包,有 个软件包未被升级。
需要下载 , kB 的归档。
解压缩后会消耗 , kB 的额外空间。
您希望继续执行吗? [Y/n] y
获取: http://us.archive.ubuntu.com/ubuntu cosmic/main amd64 python2.7-minimal amd64 2.7.15-4ubuntu4 [1,308 kB]
获取: http://us.archive.ubuntu.com/ubuntu cosmic/main amd64 python2.7 amd64 2.7.15-4ubuntu4 [239 kB]
已下载 , kB,耗时 3秒 ( kB/s)
正在选中未选择的软件包 python2.-minimal。
(正在读取数据库 ... 系统当前共安装有 个文件和目录。)
正准备解包 .../python2.-minimal_2.7.15-4ubuntu4_amd64.deb ...
正在解包 python2.-minimal (2.7.-4ubuntu4) ...
正在选中未选择的软件包 python2.。
正准备解包 .../python2.7_2.7.15-4ubuntu4_amd64.deb ...
正在解包 python2. (2.7.-4ubuntu4) ...
正在处理用于 mime-support (.60ubuntu1) 的触发器 ...
正在处理用于 desktop-file-utils (0.23-3ubuntu2) 的触发器 ...
正在处理用于 man-db (2.8.-) 的触发器 ...
正在处理用于 gnome-menus (3.13.-11ubuntu2) 的触发器 ...
正在设置 python2.-minimal (2.7.-4ubuntu4) ...
Linking and byte-compiling packages for runtime python2....
正在设置 python2. (2.7.-4ubuntu4) ...
输入命令python2.7可检查安装是否成功,可以看到安装的版本为2.7.15
u1810@ubuntu:~$ python2.
Python 2.7.+ (default, Oct , ::)
[GCC 8.2.] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
3、安装pip
官方指导文档使用pip安装TenserFlow,而安装python时没有安装pip,所以需要安装pip,安装命令如下:
sudo apt-get install python-pip
通过命令检查是否安装成功
u1810@ubuntu:~$ pip --version
pip 9.0. from /usr/lib/python2./dist-packages (python 2.7)
4、安装tenserFlow
使用官方指导文档的命令安装TenserFlow
pip install tensorflow
5、参考文档
https://tensorflow.google.cn/install/
http://www.tensorfly.cn/tfdoc/get_started/os_setup.html
https://blog.csdn.net/cryhelyxx/article/details/42343041
https://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000/001374738150500472fd5785c194ebea336061163a8a974000
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