Anaconda+tensorflow+pyTorch安装

Anaconda安装


清华大学 TUNA 镜像源选择对应的操作系统与所需的Python版本下载Anaconda安装包。Ubuntu环境下在终端执行

  $ bash Anaconda2-4.3.1-Linux-x86_64.sh #Python 2.7版本

  $ bash Anaconda3-4.3.1-Linux-x86_64.sh #Python 3.5 版本

在安装的过程中,会询问安装路径,按回车即可。之后会询问是否将Anaconda安装路径加入到环境变量(.bashrc)中,输入yes,这样以后在终端中输入python即可直接进入Anaconda的Python版本(如果你的系统中之前安装过Python,自行选择yes or no)。安装成功后,会有当前用户根目录下生成一个anaconda的文件夹,里面就是安装好的内容

查询安装信息

  $ conda info

查询当前已经安装的库

  $ conda list

安装库(***代表库lib名称)

  $ conda install ***

更新库

  $ conda update ***

Anaconda仓库镜像增加


官方下载更新工具包的速度很慢,所以继续添加清华大学 TUNA提供的Anaconda仓库镜像,在终端或cmd中输入如下命令进行添加

   $ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

   $ conda config --set show_channel_urls yes

 

Tensorflow安装


在终端或cmd中输入以下命令搜索当前可用的tensorflow版本

  $ anaconda search -t conda tensorflow

选择一个较新的CPU或GPU版本,如jjh_cio_testing/tensorflow-gpu的1.3.0版本,输入如下命令查询安装命令

  $ anaconda show jjh_cio_testing/tensorflow-gpu

使用最后一行的提示命令进行安装

  $ conda install --channel https://conda.anaconda.org/jjh_cio_testing tensorflow-gpu

conda会自动检测安装此版本的Tensorflow所依赖的库,如果你的Anaconda缺少这些依赖库,会提示你安装。因为我之前已经安装过了,所以这里只提示安装Tensorflow。输入y并回车之后等待安装结束即可

  • 也可以选择次高版本的Tensorflow安装,略稳定

进入python,输入

  import tensorflow as tf

如果没有报错说明安装成功。

 

 

pyTorch安装

pyTorch 安装起来很简单, 它自家网页上就有很方便的选择方式:

 

 

根据你的情况选择适合你的安装方法, 我已自己为例, 我使用的是Linux, 我的 Python 是 2.7 版的, 有 GPU 加速, 那我就按上面的选:

然后根据上面的提示, 我只需要在我的 Terminal 当中输入以下指令就好了:

  conda install pytorch torchvision cuda80 -c soumith

我安装的是0.2.0版本的 torch, 安装 PyTorch 会安装两个模块, 一个是 torch, 一个 torchvision, torch 是主模块, 用来搭建神经网络的, torchvision 是辅模块, 有数据库, 还有一些已经训练好的神经网络((VGG, AlexNet, ResNet))可以直接用。.

安装成功!

 

posted @ 2017-11-01 14:00  XiaoliSmile  阅读(28882)  评论(0编辑  收藏