Aufbau der Python3 TensorFlow-Umgebung (Mac und pyenv virtualenv)

Umgebung

Mac OS X El Capitan 10.11.3 MacBook Pro (Retina, 13-inch Early 2015)

Vorbereitung

HomeBrew ist erforderlich, installieren Sie es, wenn nicht

$ ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"

pyenv Sie können mehrere Versionen der Python-Umgebung verwalten und mit Befehlen zwischen ihnen wechseln.

Installation

$ brew install pyenv

Fügen Sie ~ / .profile Folgendes hinzu

export PATH="$HOME/.pyenv/bin:$PATH"
eval "$(pyenv init -)"

Überprüfen Sie den aktuellen Python-Installationsstatus (nur das System wird angezeigt, bevor die Umgebung erstellt wird).

$ pyenv versions
* system (set by /Users/yusuke/.pyenv/version)

Liste der installierbaren Python-Versionen (die Ergebnisse zeigen nur, wo Sie sie benötigen)

$ pyenv install --list
  2.7.11
  ...
  3.5.1
  ...
  anaconda3-2.4.0
  ...

Installieren Sie das neueste Python 3

$ pyenv install 3.5.1

Wenn Sie eine solche Fehlermeldung erhalten

zipimport.ZipImportError: can't decompress data; zlib not available
make: *** [install] Error 1

Installieren Sie die Befehlszeilentools

$ xcode-select --install

Lesen Sie die Einstellungen erneut

$ . .profile

Neu installieren

$ pyenv install 3.5.1

Es scheint besser, nach der Installation wieder aufzuwärmen

$ pyenv rehash

Wenn Sie die installierte Umgebung überprüfen, sollte sie so aussehen

$ pyenv versions
* system (set by /Users/yusuke/.pyenv/version)
  3.5.1

Überprüfen Sie dies, indem Sie die Standardumgebung auf 3.5.1 einstellen.

$ pyenv global 3.5.1
$ pyenv versions
  system
* 3.5.1 (set by /Users/yusuke/.pyenv/version)

anaconda Eine Distribution, mit der Sie Python und eine Zahlenberechnungsbibliothek gleichzeitig installieren können. Ich werde sie dieses Mal nicht verwenden, aber ich werde sie installieren, weil es praktisch ist. Wählen Sie für die Python3-Serie anaconda3 aus. Die neueste Version ist 2.4.0. Installieren Sie sie daher mit dem folgenden Befehl

$ pyenv install anaconda3-2.4.0

Nach der Installation aufwärmen

$ pyenv rehash

Wenn Sie die installierte Umgebung überprüfen, sollte sie so aussehen

$ pyenv versions
  system
* 3.5.1 (set by /Users/yusuke/.pyenv/version)
  anaconda3-2.4.0

virtualenv Ich werde es dieses Mal nicht benutzen. Während pyenv für jede Version eine Umgebung hat, können Sie mit virtualenv zwischen Umgebungen wechseln, indem Sie die Umgebung benennen (selbst mit derselben Python-Version können Sie sie unter einem anderen Namen wie python35hoge, python35fuga behalten).

pyenv-virtualenv Mit pyenv wurde es für jede Version verwaltet, aber Sie können die pyenv-Umgebung benennen, genauer verwalten und wechseln.

Installation

$ brew install pyenv-virtualenv

Dieses Mal möchte ich eine TensorFlow-Umgebung mit Python 3.5.1 erstellen. Nennen wir sie also "py351tensorflow". Installation und Bestätigung sind wie folgt.

$ pyenv version
3.5.1 (set by /Users/yusuke/.pyenv/version)
$ pyenv virtualenv 3.5.1 py351tensorflow
$ pyenv rehash
$ pyenv versions
  system
* 3.5.1 (set by /Users/yusuke/.pyenv/version)
  3.5.1/envs/py351tensorflow
  anaconda3-2.4.0
  py351tensorflow

TensorFlow Eine Bibliothek für maschinelles Lernen, die Google im November 2015 als Open Source erstellt hat. Wenn Sie googeln, werden viele detaillierte Erklärungen veröffentlicht, daher werde ich sie hier weglassen.

Klicken Sie hier für die offizielle Dokumentation https://www.tensorflow.org/versions/master/get_started/os_setup.html

Verwenden Sie die zuvor mit pyenv-virtualenv installierte py351tensorflow-Umgebung

$ pyenv global py351tensorflow
$ pyenv version
py351tensorflow (set by /Users/yusuke/.pyenv/version)

Installieren Sie Version 0.6.0 für Python 3

$ pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.6.0-py3-none-any.whl

Erfolgreiche Installation

Successfully installed numpy-1.10.4 protobuf-3.0.0a3 setuptools-19.6 six-1.10.0 tensorflow-0.6.0 wheel-0.26.0

Bestätigter Betrieb gemäß offiziellem Dokument

$ python
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
I tensorflow/core/common_runtime/local_device.cc:40] Local device intra op parallelism threads: 4
I tensorflow/core/common_runtime/direct_session.cc:58] Direct session inter op parallelism threads: 4
>>> print(sess.run(hello))
b'Hello, TensorFlow!'
>>> a = tf.constant(10)
>>> b = tf.constant(32)
>>> print(sess.run(a + b))
42
>>> quit() 

In diesem Fall ist die Installation erfolgreich.