工欲善其事 必先利其器
+ 虛擬環(huán)境
+ Python
+ Tensorflow
+ Jupyter Notebook
+ 依賴庫
核心思想就是在虛擬環(huán)境中搭建指定版本的Python以及Tensorflow,構(gòu)造適合你自己的實(shí)驗(yàn)沙盒.
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環(huán)境準(zhǔn)備
1.1 使用virtualenv來管理虛擬的Python環(huán)境用pip安裝virtualenv
sudo easy_install pip
sudo pip install --upgrade virtualenv創(chuàng)建一個目錄用以存放這些差異化的環(huán)境
sudo mkdir ~/env安裝對應(yīng)的版本
virtualenv -p python3 tf-
環(huán)境切換
開始:source ~/env/tensorflow/bin/activate
結(jié)束:deactivate
優(yōu)化啟動命令:sudo printf '\nalias tensorflow="source ~/env/tensorflow/bin/activate"' >> ~/.bashrc
我自己安裝了倆套虛擬環(huán)境,一套是python2.7 一套是python3.5
簡化后通過tensorflow或者tf命令就可以進(jìn)行環(huán)境切換.
Screen Shot 2017-08-22 at 10.34.01 PM.png
1.2 安裝tensorflow
不同版本安裝方式不一樣,具體可以參考官方文檔. Mac OS X, Python 2.7:
(tensorflow)$ pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.9.0-py2-noneMac OS X, Python 3.4+
(tensorflow)$ pip3 install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.9.0-py3-non
1.3 安裝Jupyter Notebook
Jupyter主要是為了我們在一個簡單快捷的入口來驗(yàn)證我們代碼以及模型.- 安裝ipython
- 安裝build-essential
- 用pip安裝jupyter 如果是python3高版本,更加簡單
1.4 安裝matplotlib:主要是為了圖形化顯示數(shù)據(jù)或者結(jié)果.
1.5 安裝 scikit-learn: science-kit 科學(xué)工具包,用于運(yùn)算等- 需要安裝以下包：numpy scipy scikit-learn留晚，其中前兩個是scikit-learn的依賴庫锨亏，選擇性安裝nose,一個Python下面的測試庫，可以用來測試scikit-learn屠凶。
- 命令如 sudo pip install -U numpy scipy scikit-learn
- 測試一把 jupyter notebook試試
很多時候我們在解決問題的過程中,都是有一個大概的方向,拆解成小模塊小問題,逐個擊破,上面的步驟其實(shí)很多時候隨著版本的升級可能具體操作不適用了,但是抓住核心模塊,你一樣可以解決問題.
Refer:
- <<TensorFlow For Machine Intelligence: A hands-on introduction to learning algorithms>> 此書有網(wǎng)上有對應(yīng)的pdf版本
