簡(jiǎn)介

TensorFlow 是一個(gè)端到端開源機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)。它擁有一個(gè)全面而靈活的生態(tài)系統(tǒng)，其中包含各種工具、庫(kù)和社區(qū)資源，可助力研究人員推動(dòng)先進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，并使開發(fā)者能夠輕松地構(gòu)建和部署由機(jī)器學(xué)習(xí)提供支持的應(yīng)用。那它能干什么用呢？

1. 輕松地構(gòu)建模型：在即刻執(zhí)行環(huán)境中使用 Keras 等直觀的高階 API 輕松地構(gòu)建和訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，該環(huán)境使我們能夠快速迭代模型并輕松地調(diào)試模型。
2. 隨時(shí)隨地進(jìn)行可靠的機(jī)器學(xué)習(xí)生產(chǎn)：無論您使用哪種語(yǔ)言，都可以在云端、本地、瀏覽器中或設(shè)備上輕松地訓(xùn)練和部署模型。
3. 強(qiáng)大的研究實(shí)驗(yàn)：一個(gè)簡(jiǎn)單而靈活的架構(gòu)，可以更快地將新想法從概念轉(zhuǎn)化為代碼，然后創(chuàng)建出先進(jìn)的模型，并最終對(duì)外發(fā)布。

一. Aconada安裝

下載Aconada鏡像地址： https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/

如果安裝了numpy記得卸載，每個(gè)tensorflow對(duì)應(yīng)的numpy版本不同。
卸載命令: pip3 uninstall numpy

給文件記得授予權(quán)限，此處給的是777，然后執(zhí)行sh文件

關(guān)于此處為何要改安裝位置，是因?yàn)樾【幍母夸浵聝?nèi)存已滿。可以使用df -h 命令查看。

看到這樣的提示即安裝成功。

二. 配置conda環(huán)境變量

三. TensorFlow安裝

在命令行中使用以下命令創(chuàng)建 conda 環(huán)境：
conda create -n tensorflow python=3.5 (請(qǐng)對(duì)應(yīng)自己python版本，這兒忘截圖了，用另一臺(tái)虛擬機(jī)截的圖)

上圖報(bào)錯(cuò)，需要配置源：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
如果還是不行，將https換為http

從鏡像源處下載tensorflow并安裝，鏡像源地址：
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple/tensorflow/
找到對(duì)應(yīng)自己python版本的文件，復(fù)制文件名到路徑，命令為：
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-0.12.1-cp35-cp35m-manylinux1_x86_64.whl

此命令不適合python3.8，小編嘗試失敗了。下載下來運(yùn)行提示需要安裝依賴的庫(kù)，比較多。

tensorflow至此安裝完畢。

四. 問題整理

一. No space left on device

解決方案：擴(kuò)展空間，并設(shè)置自啟動(dòng)掛載

以上就是Python3安裝tensorflow的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Python3安裝tensorflow的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！