考虑到软件依赖项,依赖冲突。
单机建议用Virturalenv,分布式用Docker。
解决依赖冲突有以下方式:代码库内部的软件包依赖,依赖库放到代码中,局部引用。重复占用空间,手工更改。用户无法修改。使用依赖环境,虚拟环境。Virturalenv、Anaconda。使用容器,软件、文件系统、运行时、依赖库打包轻量级方案。典型应用有Docker。
TensorFlow需要用到两个经典库:Jupyter(iPython) Notebook、matplotlib。Jupyter Notebook可以交互式编写可视化结果文档,代码展示,Markdown单元,设计原型,代码写入逻辑块,方便调试脚本特定部分。matplotlib是绘图库,可以实现数据可视化,典型应用Seaborn。
Virtualenv环境安装
1 | sudo easy_install pip |
创建虚拟环境目录:
1 | sudo mkdir ~/env |
创建虚拟环境:
1 | virtualenv --system-site-packages ~/env/tensorflow |
激活虚拟环境:
1 | source ~/env/tensorflow/bin/activate |
关闭虚拟环境:
1 | deactivate |
安装TensorFlow:
Python 3.6: pip3 install –upgrade tensorflow
最后是把需要的whl下载下来,直接通过pip install 装本地的文件。
安装Jupyter、matplotlib
1 | sudo pip install jupyter |
其中widgetsnbextension没有办法下载下来装,因为下下来的是3.0.0的,需要的是2.0.0的。
装完之后,在Jupyter上跑一个。
Test Code
1 | import tensorflow as tf |