从零开始搭建tensorflow人工智能开发环境(MAC版)

从零开始搭建tensorflow人工智能开发环境(MAC版)这是一篇教你如何在mac电脑上安装python + tensorflow人工智能开发环境的文章,希望能帮到正在准备学习使用tensorflow的你。 机器学习的环境有很多种,而最值得推荐的就是python与tensorflow的组合,tensorflow由google开发,我们熟知的AlphoGo就是采用了tensorflow的底层框架,关于tensorflow的更多介绍和使用入门我会在后续写文章分享,今天先来说说如何从头开始安装一套完整的机器学习开发环境。在硬件上,你不必为了学习tensorflow去配置GPU电脑或是MAC,但因为我平时用的MAC,所以以MAC为安装机型来介绍,后续我会补上PC版的安装步骤。环境组成 python是一种开发语言,其实你也可以用其他语言来开发tensorflow应用,因为在我学习之初大家都推荐我用python,今天我也这样推荐你,不仅因为python很好用,而且还因为使用的人多,你遇到问题后会比较容易去解决,文档和学习材料也比较多,这点很重要。python有两个大的版本,2.X 和 3.X ,如果你是mac电脑,那么会默认安装有python2.X的版本,不过还是建议再安装python3.X的版本,两个版本可以共存,所以不用担心冲突的问题,其实大多数人都是这么做的。 虽然只是安装python和tensorflow,但实际会涉及到很多依赖库和安装工具,选择适合的安装方式是你需要考虑的第一步。安装方式 大体上安装方式可以分为有虚拟环境和无虚拟环境的安装,如果你的电脑上的开发项目对于环境要求都是不一样的,那么虚拟环境的安装方式会比较合适,你可以在电脑上配置多个开发环境,每个环境设置不同的参数;而如果你和我一样只是用来开发tensorflow,那么直接用pip的安装方式会比较好,无虚拟环境的安装也会比较简洁(我有洁癖,不希望系统安装有一堆笨重的东西),我们最终选择基于pip的安装! 安装步骤 安装顺序应该是先python,后tensorflow,最后开发IDE。 1. 安装brew brew是Mac OSX上的软件包管理工具,又叫Homebrew,能在Mac中方便的安装软件或者卸载软件, 使用时只需要一个命令, 非常方便。 打开mac的终端窗口,输入命令并回车:/usr/bin/ruby -e “$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)”从零开始搭建tensorflow人工智能开发环境(MAC版)这里继续按回车确认,看到以下提示时说明安装成功。 从零开始搭建tensorflow人工智能开发环境(MAC版)2. 安装python3 使用brew安装python3非常简单,只需要一句以下的命令: brew install python3安装完成后,输入python3回车,如果进入了python界面,说明安装成功了从零开始搭建tensorflow人工智能开发环境(MAC版)3. 安装tensorflow 使用pip安装tensorflow的命令也很简单: pip3 install –upgrade tensorflow不过实际使用上述命令时经常会遇到错误,尤其是国内网的用户,所以你可以直接用以下指定文件名的方式来安装。pip3 install –upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-1.6.0-py3-none-any.whl命令行中红色部分替换成你需要安装的版本的版本号,安装完成你会看到:从零开始搭建tensorflow人工智能开发环境(MAC版)4. 安装PyCharm 这个步骤并不是必须的,你也可以安装其他IDE,但是PyCharm确实很好用,所以以PyCharm为例来说明怎么配置使用。 打开PyCharm后,选择菜单“Pycharm -> Preferences” ,显示如下的设置界面:从零开始搭建tensorflow人工智能开发环境(MAC版)点击右上角的设置图标 -> “Add Local…” 从零开始搭建tensorflow人工智能开发环境(MAC版)选择System Interpreter,并在右侧选择Python3的安装位置,如上图所示。 如果你是使用virtualenv或Anaconda安装Python的,那么这里需要选择virtualenv Environment或Conda Environment。从零开始搭建tensorflow人工智能开发环境(MAC版)现在,你发现Python的很多库在安装python时已经被自动安装了,比如常用到的Numpy。 至此,完整的Python+tensorflow安装环境已经配置好了,不过因为操作系统的版本不一,你在安装时可能会遇到各种奇怪的问题,下面是我最近一次安装遇到的问题。安装时遇到的问题 1. 出现make command failed 从零开始搭建tensorflow人工智能开发环境(MAC版)因为使用了安装包的方式安装Python3.6.4,在用pip方式安装tensorflow时一直出现上述问题,后来改用上文中brew的安装方式,问题解决。 2. 出现依赖库缺失 很可能会出现这类问题,这时就需要看错误提示,缺什么库再对应找解决方法,比如在安装依赖包grpcio时出现下面的错误提示: The target you are trying to run requires an OpenSSL implementation.
Your system doesn‘t have one, and either the third_party directory
doesn‘t have it, or your compiler can‘t build BoringSSL.
解决方法:1. 安装opensslbrew install openssl2. 添加环境变量echo export PATH=”/usr/local/opt/openssl/bin:$PATH” >> ~/.bash_profile3. 设置编译查找路径export LDFLAGS=-L/usr/local/opt/openssl/libexport CPPFLAGS=-I/usr/local/opt/openssl/include4. 重启电脑后再运行:sudo pip install grpcio5. 安装tensorflowpip3 install –upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-1.6.0-py3-none-any.whl Python3.6的卸载 卸载步骤: sudo rm -rf /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/ sudo rm -rf “/Applications/Python 3.6″/ls -l /usr/local/bin | grep ‘/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6’

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