lovebet爱博体育Tensorflow+PyCharm(Mac)

TensorFlow
最初由谷歌(Google)大脑小组(隶属于谷歌(Google)机器智能切磋部门)的研商员和工程师们付出出来,用于机器学习和纵深神经互连网方面包车型大巴钻研,但以此类别的通用性使其也可广泛用于其余计量领域。近来的话,Github上star最多的花色就是它了。

前言

Python易用不难方便,而且工具库1二分的强硬,很多机械学习工具库都提供python
API,但是老话说的好—世界上尚无免费的中午举行的宴会,凡事有利有弊。个中相比较胸闷的就是包管理和Python分裂版本的题材,特别是当您而且利用Python二和Python3的时候. 
为了化解那个标题,出现了许多发行版的Python工具,比如WinPython、Anaconda等,那个发行版将python和许多常用的package打包,方便pythoners直接利用,别的,还有virtualenv、pyenv等工具管理虚拟环境。个中最受好评的要数Anaconda了.

Anaconda是多少个用于科学总括的Python发行版,扶助Linux, Mac,
Windows系统,提供了包管理与环境管理的效用,能够很有益于地缓解多版本python并存、切换以及种种第二方包安装难题。Anaconda利用工具/命令conda来进行package和environment的田管,并且已经蕴含了Python和血脉相通的配套工具。

PS: 

说一下
conda、anaconda这么些概念的反差。conda能够知晓为1个工具,也是四个可执行命令,其主导职能是包管理条件管理。包管理与pip的行使类似,环境管理则允许用户方便地设置不一样版本的python并能够高速切换。Anaconda则是一个装进的集合,里面预装好了conda、有些版本的python、众多packages、科学计算工具等等,所以也称之为Python的一种发行版。

在那在此之前,作者写过1篇不难的入门小说《初探
TensorFlow》
。当时没能成功搭建环境,加上前期的工作原因,至此搁置了1段时间。今日,终于各样魔难,在团结的Mac上通过各个品尝之后,完美搭建成功。那里就把它分享出去,希望对大家有所帮忙。

Step1. 安装Anaconda

Anaconda
的官方网站上有详细的设置教程,在此不一一列出.

很人性化的安装:

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点名环境设置的shell

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安装成功后的提醒音信

好了 ,依据控制台给出的晋升,你能够关闭终端(terminal)只怕采纳 执行命令 
source ~/.bashrc

再看看bashrc里添加的剧情:

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加上的剧情

如果别的的用户供给动用Anaconda,
那么就须要把那句话放到其余用户的bashrc文件中



基于 Anaconda 的安装

Anaconda
是3个合并许多第一方科学总结库的 Python 科学总计环境,Anaconda 使用
conda 作为自身的包管理工具,同时兼有自个儿的测算环境,类似 Virtualenv.

Virtualenv 一样,不同 Python 工程必要的注重包,conda
将她们存款和储蓄在不一致的地点。 TensorFlow 上设置的 Anaconda
不会对之前设置的 Python 包进行覆盖.

  • 安装
    Anaconda
  • 树立3个 conda 总计环境
  • 激活环境,使用 conda 安装 TensorFlow
  • 安装成功后,每一次使用 TensorFlow 的时候必要激活 conda 环境

Step2: 创建Anaconda环境

***# Python 2.7


$ conda create -n <tensorflow>  python=2.7

# Python 3.5

$ conda create -n <tensorflow> python=3.5

# Python 三.陆  那么些是风靡版的默许内定的装置Python 版本 []
号代表字段可有可无

$ conda create -n <tensorflow>  [python=3.6]

安装 Anaconda :

参照 Anaconda
的下载页面包车型大巴指导

Step3.1: 使用 Anaconda

激活环境:

source activate tensorflow # 这一个tensorflow是在step2中创建的Anaconda
虚拟环境的名号

进入这几个条件未来,你就足以放肆了.

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张扬的插入两张搞笑的图形

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狂妄

横行霸道到哪边地步吗?
能够在你的虚拟环境下安装各个python库,而且不受其余环境的影响.

# 比如: 用pip安装软件…

pip install –ignore-installed tensorflow

退出环境:

source deactivate

确立环境

树立四个 conda 总计环境名字叫tensorflow:

# Python 2.7
$ conda create -n tensorflow python=2.7

# Python 3.4
$ conda create -n tensorflow python=3.4

Step3.2: 在Pycharm中使用Anaconda环境

  1. 找到Preference 选项

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  1. 找到Preference 选项

lovebet爱博体育,在这几个里面也能找到:

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  1. 找到Preference 选项

  2. 找到Project Intercepter 并采取本人索要的runtime env

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  1. 找到Project Intercepter 并接纳自身索要的runtime env

好了 : )

激活

激活tensorflow环境,然后选取个中的 pip 安装 TensorFlow.
当使用easy_install使用--ignore-installed标志制止错误的发生。

URL of the TensorFlow Python
package

$ source activate tensorflow
(tensorflow)$  # Your prompt should change

# Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only, Python 2.7:
(tensorflow)$ pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.8.0rc0-cp27-none-linux_x86_64.whl

# Ubuntu/Linux 64-bit, GPU enabled, Python 2.7. Requires CUDA toolkit 7.5 and CuDNN v4.
# For other versions, see "Install from sources" below.
(tensorflow)$ pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.8.0rc0-cp27-none-linux_x86_64.whl

# Mac OS X, CPU only:
(tensorflow)$ pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-0.11.0rc0-py2-none-any.whl

对于 Python 3.x :

$ source activate tensorflow
(tensorflow)$  # Your prompt should change

# Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only, Python 3.4:
(tensorflow)$ pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.8.0rc0-cp34-cp34m-linux_x86_64.whl

# Ubuntu/Linux 64-bit, GPU enabled, Python 3.4. Requires CUDA toolkit 7.5 and CuDNN v4.
# For other versions, see "Install from sources" below.
(tensorflow)$ pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.8.0rc0-cp34-cp34m-linux_x86_64.whl

# Mac OS X, CPU only:
(tensorflow)$ pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.8.0rc0-py3-none-any.whl

conda 环境激活后,你能够测试:

$ python
>>> import tensorflow as tf
>>> print(tf.__version__)
# 0.11.0rc0

Tips

anaconda 查找可用的工具类

anaconda search -t conda tensorflow

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选出一个契合你的工具

anaconda show aaronzs/tensorflow-gpu

Using Anaconda API: https://api.anaconda.org

Name:tensorflow-gpu

Summary: TensorFlow helps the tensors flow

Access:public

Package Types:conda

Versions:

+ 1.3.0

To install this package with conda run:

conda install –channel https://conda.anaconda.org/aaronzs
tensorflow-gpu

开启或关闭环境

当您不用 TensorFlow 的时候,关闭环境:

(tensorflow)$ source deactivate

$  # Your prompt should change back

重新行使的时候再激活 :

$ source activate tensorflow
(tensorflow)$  # Your prompt should change.
# Run Python programs that use TensorFlow.
...
# When you are done using TensorFlow, deactivate the environment.
(tensorflow)$ source deactivate

PyCharm 配置

重点:是的配置ProjectInterpreter即可

方法

  • Preferences
  • Project Interpreter
  • Click More

附图

  • 打开Preferences

打开Preferences

选择more

  • 打开Project Interpreters

选料正确的tensorflow路径

  • 德姆o运维结果

demo运营结果

原稿地址:http://chars.tech/tensorflow

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