Mac 下 安裝Tensorflow進行ML&DL(運用Virtualevn)

Mac下安裝Tensorflow進行ML&DL

 Tensorflow官網：  Tensorflow    裡面是英文，英文好的小夥伴推薦直接先閱讀官網，裡面會介紹相關的各種的安裝方法。（如下）

個人推薦在Mac 上用virtualevn 安裝（也是官網推薦的安裝方法）

1、virtualevn簡介：

virtualevn是一個虛拟的python運作環境，是與其他python開發相隔離的。在安裝virtualevn的過程中，你不僅可以安裝Tensorflow 而且可以安裝其所需要的其他依賴庫。當你需要使用Tensorflow的時候你隻需激活active你的虛拟環境virtualevn即可。

2、具體的安裝方法：

• 首先打開terminal（shell）所有的安裝操作都在其下面進行

• 安裝pip.   

  $ sudo easy_install pip

• 安裝Virtualenv . 

  $ sudo pip install --upgrade virtualenv

•   建立一個virtualevn 環境，假定在~/tensorflow 目錄下，

   $ virtualenv --system-site-packages~/tensorflow

   $ cd ~/tensorflow #進入該目錄

• 激活Vritualevn

  $ source bin/activate  # 如果使用 bash

  $ source bin/activate.csh  # 如果使用 csh

  (tensorflow)$  # 終端提示符應該發生變化

    上面兩個source指令隻需要根據情況運作一種，我使用的是第一種，執行指令後，指令前會多一個(tensorflow)提示符，這表示激活成功了，之後的操作都會在此環境下運作

• 在virtualevn上面安裝Tensorflow.  

  (tensorflow)$ pip install —upgradetensorflow

    其他版本大同小異，比如該系統名，改版本号數字，改python版本數字，有無GPU等，版本資訊可以在github看到最新的。

到此，TensorFlow就安裝完成了！

注意：此處安裝的是CPU版本的，安裝tensorflow 的同時 也同時安裝了相關依賴，下面是我安裝時自動安裝的相關依賴：

Successfully installed： absl-py-0.1.12  astor-0.6.2   backports.weakref-1.0.post1 

bleach-1.5.0     enum34-1.1.6    funcsigs-1.0.2 futures-3.2.0    gast-0.2.0  grpcio-1.10.0 html5lib-0.9999999     markdown-2.6.11     mock-2.0.0 numpy-1.14.2      pbr-3.1.1       protobuf-3.5.2.post1 six-1.11.0      tensorboard-1.6.0    tensorflow-1.6.0 termcolor-1.1.0     werkzeug-0.14.1

如果還需要安裝其他依賴庫，可以使用指令：pip install -U +包名。

現在已經完全安裝好了，你可以自己用python寫個Hello world 自己測試一下。

3.用python編寫代碼進行測試（命名hello.py）

import tensorflow as tf

# 輸出Hello, world!
hello = tf.constant('Hello, world!')
sess = tf.Session()
print sess.run(hello)
sess.close()
           

在TensorFlow下運作python代碼：

 (tensorflow)$ python hello.py

注意将hello.py檔案放到我們建立的~/tensorflow目錄（如果找不到這個目錄，可以在終端輸入 open ~/tensorflow 來在Finder中顯示目錄）下，或者其他目錄下也可以，隻是要在終端指令中進入該目錄，然後運作該python檔案即可.

4.使用完Tensorflow後解除virtualevn 虛拟環境

(tensorflow)$deactivate 

5.解除安裝 TensorFlow及相關依賴庫

如果你希望解除安裝 TensorFlow，隻需要簡單的删除你建立的目錄樹即可。例如：

 $ rm -r ~/tensorflow 

Tensorflow 新手如有不當請指出，謝謝～