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在ubuntu18.04下安裝tensorflow圖形化jupyter notebook

 小魏要學(xué)習(xí) 2019-03-26

一切準(zhǔn)備就緒,就可以用pip來安裝tensorflow了。網(wǎng)上一個(gè)帖子說根據(jù)Python版本的不同和是否GPU版本,情況分為以下四種:

$ pip install tensorflow      # Python 2.7; 僅支持CPU

 $ pip3 install tensorflow    # Python 3.n; 僅支持CPU

 $ pip install tensorflow-gpu  # Python 2.7; 支持CPU

 $ pip3 install tensorflow-gpu # Python 3.n; 支持CPU

本文的示例是在Python 2.7中安裝僅支持CPU版的Tensorflow,所以選擇第一條命令。然后,系統(tǒng)會(huì)自行下載并安裝程序,當(dāng)出現(xiàn)Successfully built...這樣的提示時(shí)(最后無任何錯(cuò)誤報(bào)警),就表示已經(jīng)安裝成功啦?。ㄈ缦聢D所示)

一個(gè)插曲是,系統(tǒng)是我虛擬機(jī)上的pip版本是舊版,現(xiàn)在可以更新。按照提示輸入pip install --upgrade pip,然后更新一下pip。

接下來可以在控制臺(tái)上測(cè)試一下Tensorflow是否能正確運(yùn)行。在命令行提示符后面輸入python,就可以進(jìn)入python的解釋器環(huán)境。然后輸入下面測(cè)試代碼。這是利用Tensorflow實(shí)現(xiàn)的Hello World程序。

>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> mysess = tf.Session()
>>> print(mysess.run(hello))

如下圖所示,屏幕上正確地輸出“Hello, Tensorflow!”則表示你的Tensorflow已經(jīng)安裝成功。然后你使用quit()函數(shù)可以退出Python的解釋器環(huán)境。

當(dāng)然,在命令行進(jìn)行Python編程,肯定還是有各種不順手。你可以在Ubuntu中安裝各種IDE。但是,這里我要推薦的環(huán)境是Jupyter notebook。Jupyter Notebook(此前被稱為 IPython notebook)是一個(gè)交互式筆記本,支持運(yùn)行 40 多種編程語(yǔ)言。 Jupyter Notebook 的本質(zhì)是一個(gè) Web 應(yīng)用程序,便于創(chuàng)建和共享文學(xué)化程序文檔,支持實(shí)時(shí)代碼,數(shù)學(xué)方程,可視化和 markdown。在Jupyter Notebook中進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)清洗等工作是非常流行的工作方式。當(dāng)然默認(rèn)情況下,你的Ubuntu中是沒有Jupyter Notebook的。所以你在命令行提示符后面輸入jupyter notebook會(huì)得到"command not found"這個(gè)提示。

但現(xiàn)實(shí)我們已經(jīng)有了pip,這時(shí)安裝Jupyter Notebook就只需要一條命令(注意,要用super user權(quán)限):sudo pip install jupyter。如下圖所示。

同樣,當(dāng)顯示“Successfully installed"這樣的字樣時(shí),就表示你的安裝已經(jīng)成功了。然后再在命令行提示符后面輸入jupyter notebook,那么Jupyter Notebook會(huì)以網(wǎng)頁(yè)的形式被打開。

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