tensorflow学习环境安装
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了tensorflow学习环境安装相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
1、python环境
1.1 pip install速度很慢
# 使用国内镜像库
pip install websocket -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
1.2 linux安装多个版本的python环境
下载安装python软件包
# 下载
wget https://www.python.org/ftp/python/3.9.2/Python-3.9.2.tgz
# 解压
tar -xvf Python-3.9.2.tgz
# 编译安装
./configure && make && make install
默认自带的python2位置在”/usr/bin/“目录下
默认编译安装的python3位置在”/usr/local/bin/“目录下
1.3 为python3安装pip工具
# 下载pip安装包
wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
# 安装pip
python3 get-pip.py
# 制作软链接
ln -s /usr/local/python3.9.2/bin/pip /usr/bin/pip3
# 使用pip3为python3环境安装依赖
pip3 install flask
2、google colab
使用google colab需要谷歌账号,注册谷歌账号又一直提示手机号不可用,改浏览器语言换、手机号码什么的都试过不管用,和手机号码无关,而是翻墙软件的ip出口就那么多,谷歌做了每个ip申请账号的限制,最后通过手机下载qq邮箱添加gmail账号,创建账号成功申请到谷歌账号。
注册到谷歌账号后,使用该账号即可登录google colab。
3、tensorflow环境安装
为什么要使用tensorflow?
- GPU加速
- 自动求导
- 神经网络API
cuda版本和nvidia显卡对应关系:https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html#title-new-features
cuda下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
cudnn下载地址(需要注册):https://developer.nvidia.cn/rdp/cudnn-download
安装tensorflow gpu
pip install tensorflow-gpu
测试tensorflow-gpu是否安装完成
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
print(tf.test.is_gpu_available())
输出True
以上是关于tensorflow学习环境安装的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章