Tensorflow使用環境配置

2022-11-24 17:54:20 字數 1185 閱讀 8618

windows中不能直接使用tensorflow,所以得費點勁。(2016.11.29更新,tensorflow 0.12 中已加入初步的 windows 原生支援)

先是直接使用了《deep learning》中推薦的已經配置好tensorflow和所有作業檔案的docker容器(貌似得翻-牆),這個方法其實很方便,用來學習tensorflow和這個課程已經足夠了,但是不夠靈活。

最後在虛擬機器ubuntu上安裝了tensorflow,安裝配置遠端jupyter notebook(以前都叫ipython notebook),然後就能在windows上通過瀏覽器使用jupyter notebook來編寫python程式了。

在windows裡,使用vmware安裝了64位的ubuntu,注意tensorflow只能使用64位的系統。

pip是一個python包管理工具,後面安裝tensorflow和ipython notebook都可以很方便的用這個。

ssh是一種安全協議,ubuntu沒有預設安裝ssh,使用ssh就能遠端登入這臺linux了。

使用虛擬機器切來切去常常會很卡,所以,可以開啟虛擬機器後直接最小化了,用xshell之類的工具通過ssh連線linux,然後就在xshell中使用linux。

按照tensorflow推薦的pip安裝方法安裝,很簡單。

使用pip也是一行就能解決。

稍微麻煩點,這個部落格寫的很詳細:

有點小問題,現在版本比較新了,叫做jupyter notebook,不再推薦使用ipython notebook,有些配置放到了資料夾~/.jupyter而不是之前的~/.ipython,所以第三步需要使用

jupyter notebook --generate-config

然後需要編輯配置檔案是這個:~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

啟動ipython notebook:

jupyter notebook --profile=nbserver

tensorflow github

tensorflow官方文件中文版

mooc課程《deep learning》 :作業使用的都是tensorflow,詳細的示例**和指導。

出處:[

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