基于学习的需要,使用virtualenv搭建了python3的tensorflow环境,并且将环境添加到jupter notebook的运行环境中,方便学习和调试(本文假设已经安装好CUDA、cudnn等基础环境)
安装python3
wget https://www.python.org/ftp/python/3.6.1/Python-3.6.1.tgz
tar zxvf Python-3.6.1.tgz
cd Python-3.6.1.tgz
./configure --enable-shared --prefix=/usr/local
make && make altinstall
运行以上命令后,你可以在目录/usr/local/bin/python3.6 看到新编译的环境。
注意: 这里我们使用的是make altinstall,如果使用make install,你将会看到在系统中有两个不同版本的Python在/usr/bin/目录中。这将会导致很多问题,而且不好处理。
如果提示找不到so文件,可以添加以下变量:export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib
搭建python virtualenv虚拟环境
1.安装virtualenv
pip install virtualenv
2.创建一个独立的Python运行环境
virtualenv -p /usr/local/bin/python3.6 py36env
3.激活虚拟环境
source py36env/bin/activate
安装tensorflow
CPU版本
pip3 install --upgrade tensorflow-gpu
GPU版本
pip3 install --upgrade tensorflow-gpu
安装jupyter notebook并添加virtualenv运行环境
1.安装jupyter notebook
pip install jupyter
pip install ipykernel
2.为jupyter添加kernel
python -m ipykernel install --user --name=py36env
3.运行
jupyter notebook
最后在new的时候选择py36env即可
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