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Tensorflow + PyCharm

木马童年 2019-5-28 00:55 64 0

TensorFlow 最初由Google大脑小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来,用于机器学习和深度神经网络方面的研究,但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。目前来说,Github上star最 ...

TensorFlow 最初由Google大脑小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来,用于机器学习和深度神经网络方面的研究,但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。目前来说,Github上star最多的项目就是它了。

在这之前,笔者写过一篇简单的入门文章《初探 TensorFlow》。当时没能成功搭建环境,加上后期的工作原因,至此搁置了一段时间。今天,终于各种折腾,在自己的Mac上经过多种尝试之后,完美搭建成功。这里就把它分享出来,希望对大家有所帮助。

基于 Anaconda 的安装

Anaconda 是一个集成许多第三方科学计算库的 Python 科学计算环境,Anaconda 使用 conda 作为自己的包管理工具,同时具有自己的计算环境,类似 Virtualenv.

和 Virtualenv 一样,不同 Python 工程需要的依赖包,conda 将他们存储在不同的地方。 TensorFlow 上安装的 Anaconda 不会对之前安装的 Python 包进行覆盖.

安装 Anaconda

建立一个 conda 计算环境

激活环境,使用 conda 安装 TensorFlow

安装成功后,每次使用 TensorFlow 的时候需要激活 conda 环境

安装 Anaconda :

参考 Anaconda 的下载页面的指导

建立环境

建立一个 conda 计算环境名字叫tensorflow:

# Python 2.7 $ conda create -n tensorflow python=2.7 # Python 3.4 $ conda create -n tensorflow python=3.4

激活

激活tensorflow环境,然后使用其中的 pip 安装 TensorFlow. 当使用easy_install使用–ignore-installed标记防止错误的产生。

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,你可以测试:

$ python

>>> import tensorflow as tf

>>> print(tf.__version__)

# 0.11.0rc0

开启或关闭环境

当你不用 TensorFlow 的时候,关闭环境:

(tensorflow)$ source deactivate

$ # Your prompt should change back

再次使用的时候再激活 :

$ 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:正确配置Project的Interpreter即可

方法

Preferences

Project Interpreter

Click More

附图

打开Preferences

Tensorflow + PyCharm
Tensorflow + PyCharm

打开Project Interpreters

Tensorflow + PyCharm

Demo运行结果

Tensorflow + PyCharm

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