`
xiongpf88
  • 浏览: 17651 次
  • 性别: Icon_minigender_1
  • 来自: 厦门
最近访客 更多访客>>
社区版块
存档分类
最新评论

TensorFlow 学习之(一)安装

 
阅读更多

我使用的是mac,直接进入主题,安装

1.在安装TensorFlow之前先安装python,我采用brew安装,brew 的资料详见https://brew.sh/

 

beew install python

 2.python安装完成就可以按照pip了,pip是Python包管理工具。接下来用pip按照tensorflow

pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.5.0-py2-none-any.whl

 看到如下信息说明安装成功,恭喜。

$ pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.5.0-py2-none-any.whl
Collecting tensorflow==0.5.0 from https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.5.0-py2-none-any.whl
  Downloading https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.5.0-py2-none-any.whl (9.8MB)
    100% |████████████████████████████████| 9.8MB 113kB/s 
Collecting numpy>=1.9.2 (from tensorflow==0.5.0)
  Downloading numpy-1.13.3-cp27-cp27m-macosx_10_6_intel.macosx_10_9_intel.macosx_10_9_x86_64.macosx_10_10_intel.macosx_10_10_x86_64.whl (4.6MB)
    100% |████████████████████████████████| 4.6MB 12kB/s 
Collecting six>=1.10.0 (from tensorflow==0.5.0)
  Downloading six-1.11.0-py2.py3-none-any.whl
Installing collected packages: numpy, six, tensorflow
Successfully installed numpy-1.13.3 six-1.11.0 tensorflow-0.5.0

 3.我想试一下官方的例子。尝试我的第一个 TensorFlow 程序

控制台输入python

$ python
Python 2.7.14 (default, Sep 25 2017, 09:53:22) 
[GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 9.0.0 (clang-900.0.37)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
can't determine number of CPU cores: assuming 4
I tensorflow/core/common_runtime/local_device.cc:25] Local device intra op parallelism threads: 4
can't determine number of CPU cores: assuming 4
I tensorflow/core/common_runtime/local_session.cc:45] Local session inter op parallelism threads: 4
>>> print sess.run(hello)
Hello, TensorFlow!
>>> a = tf.constant(10)
>>> b = tf.constant(32)
>>> print sess.run(a+b)
42

 中间有报错,但是不影响程序执行。发现其实我们下载的tensorflow版本太低了,官方已经出1.4的版本了,所以更新tensorflow

再次控制台执行

$ pip install -U tensorflow
Collecting tensorflow
  Downloading tensorflow-1.4.0-cp27-cp27m-macosx_10_11_x86_64.whl (38.8MB)
    11% |███▌                            | 4.3MB 20kB/s eta 0:28:18

 

这次是下载的1.4了。漫长的等待,半天了才4.3,等不及的同学可以修改pip的源

如果没有 .pip 文件夹,那么就要新建这个文件夹,mkdir .pip
然后在.pip 文件夹内新建一个文件 touch pip.conf,

编辑 pip.conf 文件,写入阿里云

[global]

index-url = http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

[install]

trusted-host=mirrors.aliyun.com

 后面的速度飞快。

$ pip install -U tensorflow
Collecting tensorflow
  Downloading http://mirrors.aliyun.com/pypi/packages/d6/1b/c0cabf27871cd71c3b02c8e94ee74703f6a240eaf7a139b0f0fcef85aa1c/tensorflow-1.4.0-cp27-cp27m-macosx_10_11_x86_64.whl (38.8MB)
    100% |████████████████████████████████| 38.9MB 8.1MB/s 
Requirement already up-to-date: six>=1.10.0 in /usr/local/lib/python2.7/site-packages (from tensorflow)
Collecting protobuf>=3.3.0 (from tensorflow)
  Downloading http://mirrors.aliyun.com/pypi/packages/74/34/52e4fcc023f36ba8c408765032e6b9052eff115b01a17e3d2af48fac3a97/protobuf-3.5.0.post1-py2.py3-none-any.whl (389kB)
    100% |████████████████████████████████| 389kB 6.9MB/s 
Collecting enum34>=1.1.6 (from tensorflow)
  Downloading http://mirrors.aliyun.com/pypi/packages/c5/db/e56e6b4bbac7c4a06de1c50de6fe1ef3810018ae11732a50f15f62c7d050/enum34-1.1.6-py2-none-any.whl
Collecting tensorflow-tensorboard<0.5.0,>=0.4.0rc1 (from tensorflow)
  Downloading http://mirrors.aliyun.com/pypi/packages/d5/fb/80df4eb3234c41beeeb3122b1966effbf08608fb80d2fa74bb72f8da9cb3/tensorflow_tensorboard-0.4.0rc3-py2-none-any.whl (1.7MB)
    100% |████████████████████████████████| 1.7MB 4.5MB/s 
Collecting mock>=2.0.0 (from tensorflow)
  Downloading http://mirrors.aliyun.com/pypi/packages/e6/35/f187bdf23be87092bd0f1200d43d23076cee4d0dec109f195173fd3ebc79/mock-2.0.0-py2.py3-none-any.whl (56kB)
    100% |████████████████████████████████| 61kB 17.6MB/s 
Requirement already up-to-date: numpy>=1.12.1 in /usr/local/lib/python2.7/site-packages (from tensorflow)
Requirement already up-to-date: wheel in /usr/local/lib/python2.7/site-packages (from tensorflow)
Collecting backports.weakref>=1.0rc1 (from tensorflow)
  Downloading http://mirrors.aliyun.com/pypi/packages/88/ec/f598b633c3d5ffe267aaada57d961c94fdfa183c5c3ebda2b6d151943db6/backports.weakref-1.0.post1-py2.py3-none-any.whl
Collecting setuptools (from protobuf>=3.3.0->tensorflow)
  Downloading http://mirrors.aliyun.com/pypi/packages/0f/40/b3c98aa32bc91d3d8c573443a29aa482d77268d77132b63f09d8385b21ff/setuptools-37.0.0-py2.py3-none-any.whl (481kB)
    100% |████████████████████████████████| 491kB 10.3MB/s 
Collecting werkzeug>=0.11.10 (from tensorflow-tensorboard<0.5.0,>=0.4.0rc1->tensorflow)
  Downloading http://mirrors.aliyun.com/pypi/packages/97/02/306e0d57fdbf467ec1c763bc1757ec6ba20b1332e0ea7e49111533d71d1c/Werkzeug-0.12.2-py2.py3-none-any.whl (312kB)
    100% |████████████████████████████████| 317kB 32.0MB/s 
Collecting markdown>=2.6.8 (from tensorflow-tensorboard<0.5.0,>=0.4.0rc1->tensorflow)
  Downloading http://mirrors.aliyun.com/pypi/packages/29/82/dfe242bcfd9eec0e7bf93a80a8f8d8515a95b980c44f5c0b45606397a423/Markdown-2.6.9.tar.gz (271kB)
    100% |████████████████████████████████| 276kB 811kB/s 
Collecting futures>=3.1.1; python_version < "3.2" (from tensorflow-tensorboard<0.5.0,>=0.4.0rc1->tensorflow)
  Downloading http://mirrors.aliyun.com/pypi/packages/a6/1c/72a18c8c7502ee1b38a604a5c5243aa8c2a64f4bba4e6631b1b8972235dd/futures-3.1.1-py2-none-any.whl
Collecting bleach==1.5.0 (from tensorflow-tensorboard<0.5.0,>=0.4.0rc1->tensorflow)
  Downloading http://mirrors.aliyun.com/pypi/packages/33/70/86c5fec937ea4964184d4d6c4f0b9551564f821e1c3575907639036d9b90/bleach-1.5.0-py2.py3-none-any.whl
Collecting html5lib==0.9999999 (from tensorflow-tensorboard<0.5.0,>=0.4.0rc1->tensorflow)
  Downloading http://mirrors.aliyun.com/pypi/packages/ae/ae/bcb60402c60932b32dfaf19bb53870b29eda2cd17551ba5639219fb5ebf9/html5lib-0.9999999.tar.gz (889kB)
    100% |████████████████████████████████| 890kB 4.2MB/s 
Collecting funcsigs>=1; python_version < "3.3" (from mock>=2.0.0->tensorflow)
  Downloading http://mirrors.aliyun.com/pypi/packages/69/cb/f5be453359271714c01b9bd06126eaf2e368f1fddfff30818754b5ac2328/funcsigs-1.0.2-py2.py3-none-any.whl
Collecting pbr>=0.11 (from mock>=2.0.0->tensorflow)
  Downloading http://mirrors.aliyun.com/pypi/packages/0c/5d/b077dbf309993d52c1d71e6bf6fe443a8029ea215135ebbe0b1b10e7aefc/pbr-3.1.1-py2.py3-none-any.whl (99kB)
    100% |████████████████████████████████| 102kB 8.7MB/s 
Building wheels for collected packages: markdown, html5lib
  Running setup.py bdist_wheel for markdown ... done
  Stored in directory: /Users/da_peng/Library/Caches/pip/wheels/73/ad/47/9f37537924b4a61feef8150486069191bc0994416a677b7408
  Running setup.py bdist_wheel for html5lib ... done
  Stored in directory: /Users/da_peng/Library/Caches/pip/wheels/e4/68/0c/85c19b1fbe67607477168d154bd1c20ba586fc23988e03818a
Successfully built markdown html5lib
Installing collected packages: setuptools, protobuf, enum34, werkzeug, markdown, futures, html5lib, bleach, tensorflow-tensorboard, funcsigs, pbr, mock, backports.weakref, tensorflow
  Found existing installation: setuptools 36.5.0
    Uninstalling setuptools-36.5.0:
      Successfully uninstalled setuptools-36.5.0
  Found existing installation: tensorflow 0.5.0
    Uninstalling tensorflow-0.5.0:
      Successfully uninstalled tensorflow-0.5.0
Successfully installed backports.weakref-1.0.post1 bleach-1.5.0 enum34-1.1.6 funcsigs-1.0.2 futures-3.1.1 html5lib-0.9999999 markdown-2.6.9 mock-2.0.0 pbr-3.1.1 protobuf-3.5.0.post1 setuptools-37.0.0 tensorflow-1.4.0 tensorflow-tensorboard-0.4.0rc3 werkzeug-0.12.2

 安装完成,接下来开始tensorflow之旅

 

 

 

分享到:
评论

相关推荐

    OpenCV、TensorFlow安装库及安装方法

    TensorFlow是一个基于数据流编程(dataflow programming)的符号数学库,主要用于各类机器学习(machine learning)算法的编程实现,其前身是谷歌神经网络算法库DistBelief Tensorflow拥有多层级结构,可部署于各类...

    机器学习-09. 深度学习、TensorFlow安装和实现

    第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 TensorFlow深入、TensorBoard 十一章 DNN深度神经网络手写图片识别 十二章 TensorBoard可视化 十三章 卷积神经网络、CNN识别图片 十四章 卷积神经网络深入、AlexNet...

    Tensorflow2.6.2在Windows7-64的Anaconda3-2020.11-Python3.8离线安装所需安装包

    下载包里面有一个VC_redist.x64.exe的安装包,是解决在安装tensorflow成功后,在引入的时候报错“ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。”我同时还下载了Visual Studio 2015,解决了这个问题,不知道这...

    TensorFlow2.0 GPU版安装

    ensorFlow™是一个基于数据流编程(dataflow programming)的符号数学系统,被广泛应用于各类机器学习(machine learning)算法的编程实现,其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief [1] 。 Tensorflow拥有多层级...

    在 Windows 上安装 TensorFlow TensorFlow官方

    《在 Windows 上安装 TensorFlow TensorFlow官方》是一篇讲述在 Windows 上安装 TensorFlow TensorFlow的官方教程。

    Tensorflow 2 安装Linux下

    Tensorflow 2 的视频安装教程 (Windows, Mac, Linux),深度学习的第一个开始,安装软件

    深度学习利器:TensorFlow 安装和入门指南

    第一个 TensorFlow 程序 TensorFlow 的核心组件 张量(Tensors) 变量(Variables) 操作(Operations) 图(Graphs) TensorFlow 的基本操作 张量的创建和操作 TensorFlow 常用数学操作 构建简单的神经网络 导入...

    使用Tensorflow Lite Model Maker 创建边缘端机器学习模型

    我们将在自定义数据集上微调一个预训练的图像分类模型,并进一步探索Tensorflow Lite支持的不同类型的模型优化技术,并将其导出到TF Lite模型。将创建的TF Lite模型与通过Tensorflow Lite 转换的模型进行详细的性能...

    史上最全的Tensorflow学习资源汇总.rar

    2)从Tensorflow基础知识到有趣的项目应用:(https://github.com/pkmital/tensorflow_tutorials)同样是适合新手的教程,从安装到项目实战,教你搭建一个属于自己的神经网络。 3)使用Jupyter Notebook运行的TensorFlow...

    最全面的 TensorFlow机器学习实战教程

    这份文档为中文读者提供了一个详细的指南,涵盖了TensorFlow的安装、基本概念、API使用以及如何构建和训练神经网络模型等内容。 3. **tensorflow-mnist-tutorial-master**:这似乎是一个关于MNIST数据集的...

    python的TensorFlow机器学习工具库源代码

    TensorFlow工具库社区 是一个端到端的开源平台 用于机器学习。它有一个全面、灵活的生态系统 ,以及 资源,让 研究人员推动了 ML 的最新技术,开发人员可以轻松构建和 部署 ML 驱动的应用程序。TensorFlow 最初是由...

    TensorFlow2.0 的安装(CPU/GPU)–深度学习第一课

    TensorFlow2.0(CPU/GPU版本)的安装–深度学习第一课TensorFlow2.0 CPU版本安装TensorFlow2.0 GPU版本安装需要有 NVIDIA(英伟达)显卡安装对应版本的 CUDA安装cuDNN改变环境变量TensorFlow 安装TensorFlow测试,...

    面向机器智能的TensorFlow实践高清带源码

    第三部分关注一种更为复杂的深度学习模型,首先对模型进行描述,然后介绍如何用可视化的数据流图表示所要创建的模型,以及如何利用TensorFlow有效地构建这些模型;本书的后一部分探讨TensorFlowAPI中新推出的特性,...

    使用Virtualenv安装tensorflow-1.2.1-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl

    使用Virtualenv安装TensorFlow,Ubuntu16.04-64bit+TensorFlow1.2 安裝,TensorFlow是Google的一个开源机器学习框架,官网:https://www.tensorflow.org/里面有详细的教程和API说明,我在虚拟机上装的TensorFlow所以不...

    TensorFlow学习笔记(1).md

    这是本人的第一篇神经网络学习笔记,关于Anaconda和Tensorflow的安装。一个合适的开发环境是一切的开始。本人将努力提高写作水平,创造出更多高质量的博客。

    Go-TensorFlowLite的一个Go绑定

    TensorFlow Lite的一个Go绑定

    加速深度学习任务:TensorFlow GPU 教程

    TensorFlow是一个强大的深度学习框架,它可以利用GPU的并行计算能力来提高模型训练速度。本篇教程将介绍如何在TensorFlow中使用GPU来加速深度学习任务,并提供相应的代码示例。目录 为什么使用GPU加速? 确保你的...

    TensorFlow学习笔记(一补):使用Anaconda安装TensorFlow.pdf

    。。。互联

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics