TensorFlow的环境配置与安装方法

介绍

TensorFlow 是一个由 Google 开发的开源机器学习框架，可用于构建各种机器学习模型，如图像分类、自然语言处理、语音识别等。TensorFlow 的安装和配置可能需要一些额外工作，但这些工作不仅值得，还可以帮助你更好地理解 TensorFlow。

本文将提供详细的指导，帮助你完成 TensorFlow 的环境配置和安装。同时，我们还会提供两个具体的示例说明，一个针对本地机器，另一个则针对使用 Docker 容器的用户。

系统要求

在开始安装 TensorFlow 之前，需要确保你的系统满足以下要求：

• 硬件要求：64 位处理器；
• 操作系统要求：Windows 7 或更高版本、macOS 10.12.6(Sierra) 或更高版本、Ubuntu 16.04 或更高版本、CentOS 7 或更高版本。

TensorFlow 安装

在安装 TensorFlow 之前，需要确保系统中已经安装了 Python（版本2.7 或 3.6）。如果你还没有安装 Python，建议先通过官网方式下载和安装。

安装 TensorFlow

首先，使用以下命令安装 TensorFlow：

# 对于 CPU 版本的 TensorFlow
pip install tensorflow

# 对于具有 NVIDIA GPU 的 TensorFlow，建议使用这个命令
pip install tensorflow-gpu

在 Windows 操作系统中，安装 TensorFlow 需要使用管理员权限运行命令提示符。

当你完成安装后，可以在 Python 中测试 TensorFlow，方法是：

import tensorflow as tf

# 创建 TensorFlow 常量
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')

# 启动 TensorFlow 会话
sess = tf.Session()

# 运行 TensorFlow 操作
print(sess.run(hello))

配置 Anaconda 环境

如果希望在本地机器上使用 TensorFlow，建议使用 Anaconda Python 发行版。Anaconda 是一个流行的 Python 发行版，它包括许多数据科学库和工具。

为了配置 Anaconda Python 环境，需要按照以下步骤操作：

1. 下载并安装 Anaconda Python。
2. 在终端或命令提示符中使用以下命令创建一个新的 Anaconda 环境，名称为 “tensorflow”：

conda
conda create --name tensorflow python=3.6

1. 激活 “tensorflow” 环境，以便在其中安装 TensorFlow：

conda
source activate tensorflow

1. 在 Anaconda 环境中使用以下命令安装 TensorFlow：

python
pip install tensorflow

现在，运行 Python，然后输入以下命令来确保 TensorFlow 正确安装：

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

如果 TensorFlow 正确安装，会输出如下信息：Hello, TensorFlow!。

使用 Docker 容器

在 Docker 容器中运行 TensorFlow 可以使安装和配置过程更为简单，尤其是当你要快速配置环境时。要在 Docker 容器中使用 TensorFlow，请按照以下步骤操作：

1. 安装 Docker CE。
2. 使用以下命令从 Docker Hub（docker.io）下载 TensorFlow 镜像:

docker pull tensorflow/tensorflow:latest-gpu

如果你没有安装 GPU，那么请使用下面的命令：

docker pull tensorflow/tensorflow:latest

1. 运行以下命令启动 TensorFlow Docker 容器：

docker run -it -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:latest-gpu-jupyter

这将在容器内启动 Jupyter Notebook，而且可以在本地浏览器中进行访问：http://localhost:8888。

1. 在本地浏览器中访问 Jupyter Notebook，并通过新建 Python 3 笔记本来测试 TensorFlow：

python
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

如果 TensorFlow 正确运行，会输出如下信息：Hello, TensorFlow!。

总结

在本文中，我们提供了环境配置和安装 TensorFlow 的完整攻略，包括针对本地机器和 Docker 容器的两个示例说明。如果你遵循这些步骤，那么你应该能够成功地安装和配置 TensorFlow，并可以在上面运行任何你想做的机器学习任务。