python-tensorflow
### Python-TensorFlow安装指南及环境配置 #### 标题解析 标题“python-tensorflow”简明扼要地指出了本文将围绕Python环境下的TensorFlow安装与配置展开讨论。 #### 描述解析 描述部分提到“算法框架安装,最简单的安装方法!若有任何的问题,可以直接找我”,表明本文旨在提供一种简单易行的TensorFlow安装方法,并承诺在读者遇到问题时提供帮助。 #### 知识点详述 **一、环境准备** 1. **关闭防火墙** 在安装前,确保关闭所有防火墙,以免安装过程中出现网络连接问题。 2. **安装Anaconda** - 下载并安装Anaconda,这是一款非常强大的Python和R语言科学计算环境管理工具。 - 运行安装脚本 `bash Anaconda2-XX.sh`(这里的XX代表具体的版本号)。 - 安装完成后,记得设置`PATH`环境变量以确保系统能够识别Anaconda安装的位置。 - 执行命令使设置立即生效。 3. **安装TensorFlow** - 使用Anaconda或pip安装TensorFlow之前,确保已安装了pip。 - 使用pip安装TensorFlow的具体命令为 `pip install tensorflow`。 4. **安装依赖包** - 首先需要安装pip。如果还未安装pip,可以按照以下步骤进行安装: - 下载pip源码包:`wget "https://pypi.python.org/packages/source/p/pip/pip-1.5.4.tar.gz#md5=834b2904f92d46aaa333267fb1c922bb" --no-check-certificate` - 解压文件:`tar -xzvf pip-1.5.4.tar.gz` - 进入目录:`cd pip-1.5.4` - 安装pip:`python setup.py install` - 安装TensorFlow所需的依赖包,例如: - `pip install pbr` - `pip install mock` - `pip install html5lib==0.999999999` - `pip install bleach` - `pip install markdown` - `pip install protobuf` - `pip install backports.weakref==1.0rc1` - `pip install tensorflow` **二、系统库升级** 1. **更新glibc到2.17** - 如果你的Linux系统中的glibc版本过低,可能会影响TensorFlow的运行。可以通过以下步骤更新到glibc 2.17: - 解压glibc源码包:`tar -zxvf glibc-2.17.tar.gz` - 进入解压后的目录:`cd glibc-2.17 && mkdir build && cd build` - 编译并安装:`../configure --prefix=/usr --disable-profile --enable-add-ons --with-headers=/usr/include --with-binutils=/usr/bin` - 执行编译和安装命令:`make && make install`(此过程可能需要较长的时间,约10分钟) - 完成后,通过命令验证glibc版本:`strings /lib64/libc.so.6 | grep GLIBC` 2. **更新libstdc++至3.4.20** - libstdc++也是TensorFlow运行所需的重要库之一。如果你的系统中版本较低,可以通过以下步骤进行更新: - 下载libstdc++.so.6.20 - 使其可执行:`chmod +x libstdc++.so.6.0.20` - 移动到指定位置:`mv libstdc++.so.6.0.20 /usr/lib64/` - 删除旧链接:`rm -rf libstdc++.so.6` - 创建新链接:`ln -s libstdc++.so.6.0.20 libstdc++.so.6` - 通过命令验证libstdc++版本:`strings /usr/lib64/libstdc++.so.6 | grep GLIBCXX` **三、验证安装** 完成上述步骤后,可以通过Python交互式环境测试TensorFlow是否成功安装: ```python import tensorflow as tf hello = tf.constant('hello world') sess = tf.Session() print(sess.run(hello)) ``` 如果一切正常,将会输出`'hello world'`,表示TensorFlow已成功安装并可以正常使用。 以上就是关于Python环境下TensorFlow安装的详细介绍,包括环境准备、系统库升级以及最终的验证测试。希望对正在安装TensorFlow的朋友有所帮助。