深度学习实战 1-搭建Ubuntu16.04+Anaconda（内嵌Python3.6）+tensorflow

2024年6月11日 104次阅读

前两天一直在配置CUDA环境，结果到最后发现自己的电脑还是显卡配置太低没法进行GPU加速运算，所以回头来还是只使用CPU环境来学习tensorflow吧。目前，关于环境搭建问题，好像也没之前那么复杂了，这里给出我自己的环境配置过程，很简单：

1 下载Anaconda（点这里）

   选择要下载的文件，这里我下载的是“Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh”

2 安装Anaconda

   2.1.准备好Anaconda安装文件

   打开终端

   2.2.输入”cd  [文件位置]”，回车，切换路径到下载文件夹目录

   2.3.输入

bash Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh

   2.4.弹出”Please, press ENTER to continue”—–>按回车，然后一直回车

   2.5.Do you accept the license terms? [yes|no]—–>yes，回车
   2.6.弹出“Anaconda3 will now be installed into this location:”

        默认安装路径“/home/[你的用户名]/anaconda3”，

        此时后面跟着的是”[/home/[你的用户名]/anaconda3] >>>”—–>按回车

   2.7.弹出”PREFIX=/home/[你的用户名]/anaconda3″，稍等几秒，不用管他了，他自己installing一堆东西

   2.8.弹出”Do you wish the installer to prepend the Anaconda3 install location”，—–>yes，回车.

   2.9.Anaconda安装完毕；

   2.10.测试，打开终端，输入jupyter-notebook或者jupyter-lab，会弹出IDE的编程环境。

    安装完成后已经自己完成了一些基本库的安装，如numpy和pip等

3 安装tensorflow

   关于tensorflow的安装，这里可以直接使用官方的命令（github上的）：

pip install tf-nightly

4 测试

   打开终端：

   输入

jupyter-lab

   可以进入IDE

   官方测试命令：

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
sess.run(hello)

弹出：’Hello, TensorFlow!’

a = tf.constant(10)
b = tf.constant(32)
sess.run(a + b)

弹出：42

sess.close()

测试成功，完结！

———————————–》》》》》补充一点《《《《《———————————–

由于Anaconda不管是notebook还是lab方式打开，都不方便查看变量值，这里给出最新的安装Pycharm的方法：

最新的相当简单，官方支持以下命令直接安装，可以自己选择使用的版本，如果做科学计算，用社区版就够了，这里我用的下面第二条命令安装的：

sudo snap install pycharm-professional --classic
sudo snap install pycharm-community --classic
  点赞