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tensorflow在ubuntu安装及小试

2019-09-27 | |  73 |   0

原标题:tensorflow在ubuntu安装及小试

原文来自:51CTO      原文链接:http://aix.51cto.com/blog/61106.html


安装
tensorflow在ubuntu上安装其实比较简单(已编译文件),并不像某些资料上描述的那么复杂。这里我们采用python来安装和使用。
1.安装python-pip和python-dev
启动ubuntu的终端窗口,输入:sudo apt-get install python-pip python-dev
2.升级pip版本
输入命令 pip -V查看当前pip的版本,若较低需对其进行升级,当前版本为9.0.1。升级命令:pip install --upgrade pip
3.安装tensorflow
在第一步安装成功后,输入:sudo pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.9.0-cp27-none-linux_x86_64.whl

使用
进入python环境

import tensorflow as tf
a = tf.constant(3,name='input_a')
b = tf.constant(5,name='input_b')
c = tf.mul(a,b,name='compute')
sess = tf.Session()
x = sess.run(c)
print x

最后获得结果15。
python代码解释:
第一句为导入tensorflow包并重命名为tf,后面可以tf代替tensorflow。
第二句和第三句为定义一个常数a和b,并分别命名为input_a。
第四句为定义一个计算c,并为命名为compute,其功能类似于乘法,这里是将a、b相乘。
前面几步跟一般的python命令比较类似,不同点在后面两句。
此时,我们输入print c,终端并不会输出乘积结果15,若要执行计算,需首先创建一个Session,调用Session的run方法。

另外,定义的a、b、c变量中有一个name可选属性,在使用时可去掉,这个属性的作用是显示该变量(节点)的名称,在tensorflow的数据流图中起标示作用。

最近在ubuntu上尝试了一下tensorflow的官方安装方法(此处使用沙箱的方式进行),这里也做一个记录:
1.安装python-pip、python-dev和虚拟环境
$ sudo apt-get install python-pip python-dev python-virtualenv
2.创建一个虚拟环境
$ virtualenv --system-site-packages ~/tensorflow
3.激活该环境
$ source ~/tensorflow/bin/activate
4.将该环境下的pip升级到当前最高级
$ easy_install -U pip
5.安装tensorflow
$ pip install --upgrade tensorflow

若安装失败,可使用安装中的第3步,指定tensorflow的文件地址,或是升级pip。

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