【深度学习笔记】(一)Mac下TensorFlow安装及环境搭建

小说:法律擦边球捞偏门赚钱作者:石顺更新时间:2018-09-19字数:95461

在这歌手如韭菜般一茬又一茬冒出来的年头,哪怕是孙曦这种天王天后级的人物,都没法保证有两首歌能在四大平台都进入前十。

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呼~狡鲨喘了一口气,只觉得自己的五脏六腑都有点移位似的,全身气血都翻滚起来。
宁荣荣额头上的红色七芒星光芒大放,身上的凤凰火焰飞速褪去,平稳地落在圣柱台上。她所参与的四场考核终于全部通过,完成了海神第五考。尽管第一场她辅助小奥战胜的海马斗罗已经被唐三击败。但后面三场战斗她都全力以赴,尤其是在战胜海矛斗罗那一场,以及眼前这一场,她发挥出了巨大的作用。

与秦圣聊了一会后,叶扬便是离开了。看着叶扬走进电梯的背影,那个女秘书对秦圣说道:“秦总,他真的是我们的大老板吗?”

在学习了一段时间台大李宏毅关于deep learning的课程,以及一些其他机器学习的书之后,终于打算开始动手进行一些实践了。

感觉保完研之后散养状态下,学习效率太低了,于是便想白天学习,晚上对白天学习的知识做一些总结和记录,如果有不妥的地方,欢迎大家批评指教,共同进步。

一、深度学习框架的选择

随着深度学习日趋火热,技术的逐渐兴起,各种深度学习框架也层出不穷。

目前使用普遍的框架有Tensorflow、Caffe、PyTorch、Theano、CNTK等,那么在这么多框架中该如何选择呢?

笔者作为一个初学者,架不住Tensorflow的名气之大,所以最开始便选择了Tensorflow。当然不仅仅只是因为名气大,Tensorflow作为谷歌主持的开源项目,它的社区热度目前看来是旺盛的,而且现在也最为流行。听说,它是在谷歌总结了DistBelief的经验教训上形成的;它运行高效、可扩展性强,可以运行在手机、普通电脑、计算机群上。

下面再简单介绍一下其他深度学习框架的特点:

(1) Caffe:卷积神经网络框架,专注于卷积神经网络和图像处理,因为是基于C++语言,所以执行速度非常的快。

(2) PyTorch:动态computation graph!!!(笔者学习Tensorflow一段后,便会转学PyTorch试试看)

(3) Theano:因其定义复杂模型很容易,在研究中比较流行。

(4) CNTK:微软开发的,微软称其在语音和图像识别方面比其他框架更有优势。不过代码只支持C++.

Tensorflow的一些特性就不再说了,网络上相关资料也有很多。

下面就介绍一下Tensorflow的安装,笔者的安装顺序是首先安装Anaconda、然后安装Tensorflow、再安装Pycharm。

二、安装Anaconda

安装环境:
机器配置

虽然笔者用的是mac,自带了Python,但是还是先安装了Anaconda(点击进入官网)。因为它集成了很多Python的第三方库,而且可以方便的管理不同版本的Python,在不同版本的Python之间切换。而且Anaconda是一个科学计算环境,在电脑上安装完Anaconda之后,除了相当于安装了Python,也安装好了一些常用的库。

安装好Anaconda

笔者安装的是Python 2.7版的Anaconda,在安装好Anaconda之后,就已经安装好了Python和一些常用的库了。此外,还自动安装了Spyder。

Spyder是Python一个简单的集成开发环境,和其他的Python开发环境相比,它最大的优点就是模仿MATLAB的“工作空间”的功能,可以很方便地观察和修改数组的值。

在终端中输入Spyder就可以打开它了,如下图所示:

这里写图片描述
这里写图片描述

但是笔者更喜欢使用Pycharm作为开发环境

三、建立、激活、安装Tensorflow

打开终端,在上面输入:

conda create -n tensorflow python=2.7

建立Tensorflow运行环境

然后等执行完毕之后,再执行:

source activate tensorflow

至此就激活了运行环境。

然后再执行pip install tensorflow以进行Tensorflow的安装。

然后再执行以下Hello Tensorflow代码测试Tensorflow是否安装成

import tensorflow as tf
hello = tf.constant("Hello Tensorflow!")
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

a = tf.constant(10)
b = tf.constant(32)
printf(sess.run(a+b))

如果正常的话会提示:

    Hello Tensorflow!
    42

四、PyCharm IDE

一直使用终端开发的话,实在是太过难用了。笔者选择了PyCharm作为开发环境,官网链接。这里笔者用的是社区版(free)。

(1)首先新建一个Pycharm的工程
Pycharm新建工程

因为是做Tensorflow的开发,所以这里我们只需要选择图中所示的interpreter即可。

~/anaconda2/envs/tensorflow/bin/python

这样就把Tensorflow环境包括了进来,超级方便。

如果平时开发,想用一些轻量级的环境,就选择其他Python解释器就可以了。

(2)运行一个demo进行测试

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

a = tf.constant(66)
b = tf.constant(88)
print(sess.run(a + b))

这里写图片描述

如果出现以下提示,就说明成功了,可以开始接下来的学习了~

Hello, Tensorflow!
154

五、总结

至此,我们便在机器上安装好了Tensorflow以及其开发环境。

总的来说,只需要以下几步:

  • 安装Anaconda
  • 通过conda建立Tensorflow运行环境
  • 激活Tensorflow运行环境
  • 安装Pycharm IDE

编辑:秉秉

发布:2018-09-19 00:27:44

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