基于ubuntu16 Python3 tensorflow(TensorFlow环境搭建)

下面是基于Ubuntu 16.04搭建Python3 TensorFlow环境的完整攻略：

系统要求

在开始之前，确保你的系统满足以下要求：

• Ubuntu 16.04
• 确保网络连接正常

安装Python3

首先，我们需要安装Python3：

1. 打开终端，在命令行中输入以下命令安装Python3：

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

1. 验证Python3是否安装成功：

python3 --version

输出结果应该显示你的Python3版本号。

安装TensorFlow

有两种安装TensorFlow的方法：

方法一：使用pip安装

1. 在命令行中输入以下命令安装TensorFlow：

sudo pip3 install tensorflow

1. 验证TensorFlow是否安装成功：

python3
import tensorflow as tf
tf.__version__

如果成功安装并导入了TensorFlow模块，你应该看到TensorFlow的版本号。

方法二：从源代码安装

1. 安装Bazel构建工具：

sudo apt-get install build-essential openjdk-8-jdk python zip unzip
wget https://github.com/bazelbuild/bazel/releases/download/0.24.1/bazel-0.24.1-installer-linux-x86_64.sh
chmod +x bazel-0.24.1-installer-linux-x86_64.sh
./bazel-0.24.1-installer-linux-x86_64.sh --user

1. 克隆TensorFlow源代码：

git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git
cd tensorflow
git checkout r2.0

1. 配置环境变量：

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64
export PYTHON_BIN_PATH=/usr/bin/python3
export PYTHON_LIB_PATH=/usr/local/lib/python3.5/dist-packages

1. 编译并安装TensorFlow：

./configure
bazel build --config=opt //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
./bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg
pip3 install /tmp/tensorflow_pkg/tensorflow-version-tags.whl

示例说明

以下是两个示例说明，展示如何使用TensorFlow实现常见的机器学习任务。

示例1：二分类

假设我们有一个二分类问题，需要将数据集分成两类。我们使用TensorFlow构建一个简单的逻辑回归模型来解决这个问题：

import tensorflow as tf

# 导入数据集
# ...

# 定义输入变量
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, num_features])

# 定义输出变量
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])

# 定义模型参数
W = tf.Variable(tf.random_normal([num_features, 1]))
b = tf.Variable(tf.random_normal([1]))

# 定义逻辑回归模型
logits = tf.matmul(x, W) + b
predictions = tf.sigmoid(logits)

# 定义损失函数和优化器
loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=logits, labels=y))
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=learning_rate).minimize(loss)

# 训练模型
# ...

# 测试模型
# ...

示例2：图像分类

假设我们有一个图像分类问题，需要将一组图像分成几个类别。我们使用TensorFlow构建一个卷积神经网络模型来解决这个问题：

import tensorflow as tf

# 导入数据集
# ...

# 定义输入变量
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, image_width, image_height, num_channels])

# 定义输出变量
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, num_classes])

# 定义卷积神经网络模型
conv1 = tf.layers.conv2d(inputs=x, filters=32, kernel_size=[5, 5], padding='same', activation=tf.nn.relu)
pool1 = tf.layers.max_pooling2d(inputs=conv1, pool_size=[2, 2], strides=2)
conv2 = tf.layers.conv2d(inputs=pool1, filters=64, kernel_size=[5, 5], padding='same', activation=tf.nn.relu)
pool2 = tf.layers.max_pooling2d(inputs=conv2, pool_size=[2, 2], strides=2)
pool2_flat = tf.reshape(pool2, [-1, 7 * 7 * 64])
dense = tf.layers.dense(inputs=pool2_flat, units=1024, activation=tf.nn.relu)
dropout = tf.layers.dropout(inputs=dense, rate=0.4)
logits = tf.layers.dense(inputs=dropout, units=num_classes)

# 定义损失函数和优化器
loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(logits=logits, labels=y))
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=learning_rate).minimize(loss)

# 训练模型
# ...

# 测试模型
# ...

以上就是基于Ubuntu 16 Python3 TensorFlow环境搭建的完整攻略及示例说明。