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2020-07-07

2020-07-07

作者: 数据小黑升值记 | 来源:发表于2020-07-07 18:15 被阅读0次

    教程用于安装 TensorFlow, 如果你有 Mac 或者 Linux,你不需要这个教程,只需访问TensorFlow.org > get started > pip installation。 你只需要运行几个命令,然后就设置好了。 对于 Windows 用户,你需要使用 Docker 或虚拟机来安装 TensorFlow。 我选择虚拟机,因为它很容易,后来可能需要使用双引导。

    对于启动,TensorFlow 由 Mac 和 Linux 支持,但 Windows 不支持。 如果需要,可以在 Windows 上使用它们的 Docker 发行包。

    你可以随意使用任何你想要的设置,但我个人将在 Windows 机器上的虚拟机上使用 Ubuntu 16.04。 目前,人们要在哪个平台执行机器学习模型,还是比较不清楚的,所以谁也不知道哪个操作系数最终会成为这个领域的王者。 随意使用任何你想要使用的方法,这一点不重要,但我仍然简单通过虚拟机来运行。

    首先,下载 Virtualbox。 这将允许你虚拟化各种组件,如一些 CPU,GPU 和磁盘空间。 接下来,你需要一个操作系统。 我选择 Ubuntu 16.04 64bit。 如果你有 64 位处理器,那么你可以运行 64 位的映像,但是你可能需要在 BIOS 设置中启用硬件虚拟化,这在 BIOS 设置的 CPU 部分显示。 每个主板是不同的,所以我不能更具体了。 只需在设置和高级设置中查找 CPU 设置选项。

    一旦你安装了 VirtualBox 软件,以及要使用的操作系统映像,请在 VirtualBox 中单击“新建”,为新机器命名,选择操作系统的类型和版本,然后转到下一个选项。

    如果你想看到我的实时选项,你可以观看视频。 然而,设置非常简单。 选择一个固定大小的硬盘,至少要有 20 GB 的硬盘。 我选择了 50.VDI。 选择适配内存的东西。 你仍然需要一些内存留给你的主机,所以不要全部都占了。

    一旦你完成了,你可以双击虚拟机来尝试启动它,你应该得到一个消息,没有什么可以引导,也没有任何启动驱动器。 从这里可以选择你最近下载的 Ubuntu 安装映像,并开始安装过程。 安装时,你将了解到是否要擦除硬盘驱动器的内容,并替换为 Ubuntu。 可能感觉不舒服,答案是肯定的,那就是你想做的。 这将清除虚拟硬盘上的安装,而不是实际的硬盘驱动器。

    安装完成后,系统将提示你重启虚拟机。 重新启动提示似乎对我没有太大意义,所以你可以关闭窗口来关闭电源,或者从 GUI 右键单击你的虚拟机,并选择关闭。

    当你关闭虚拟机时,你可以右键单击它,然后进入设置。 在那里,进入系统,并分配多于 cpus(1) 的默认数量。 这些只会在启动时分配给你的虚拟机,而不是所有时间。 你可能还想为视频,给自己一些更多的内存。

    现在开机,你可能已经注意到你没有得到很好的解决方案。 你可以运行以下操作来启用可调整大小的屏幕:

    sudo apt-get install virtualbox-guest-utils virtualbox-guest-x11 virtualbox-guest-dkms
    

    现在,我们准备好在我们的机器上安装 TensorFlow。 你还需要 Python3,但这是 Ubuntu 16.04 自带的。 前往 TensorFlow.org,点击开始,然后在侧栏上的pip installation。 如果你稍后查看本教程,可能会有所不同。 但是,随着事情的变化,我会尽力更新这个文本的版本。 所以,在pip installation页面上,指南首先让我们运行:

    $ sudo apt-get install python3-pip python3-dev
    

    以上在你的终端中运行。 在 Ubuntu 上,你可以按ctrl + alt + t使其在 GUI 桌面上出现。 由于我运行的是 64 位版本的 Linux(Ubuntu),有了 Python 3.5,而且想要 CPU 版本,我选择:

    # Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only, Python 3.5
    $ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.9.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl
    

    之后执行:

    $ sudo pip3 install --upgrade $TF_BINARY_URL
    

    我们完成了。为了测试,我们可以在控制台中输入python3,并尝试导入tensorflow。 如果工作正常,我们就都设置好了!

    我使用 Sublime Text 来编辑 Python 文件。 使用任何你喜欢的 编辑器。在 Ubuntu 上,一旦下载了.deb文件,你需要运行:sudo dpkg -i /path/to/deb/file,然后sudo apt-get install -f

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