Construction de l'environnement Python3 TensorFlow (Mac et pyenv virtualenv)

environnement

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

Préparation

HomeBrew est requis, alors installez-le sinon

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

pyenv Vous pouvez gérer plusieurs versions de l'environnement Python et basculer entre elles avec des commandes.

Installation

$ brew install pyenv

Ajoutez ce qui suit à ~ / .profile

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

Vérifiez l'état actuel de l'installation de Python (seul le système est affiché avant la construction de l'environnement)

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

Liste des versions installables de Python (les résultats ne montrent que là où vous pensez en avoir besoin)

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

Installez le dernier Python 3

$ pyenv install 3.5.1

Si vous obtenez une erreur comme celle-ci

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

Installer les outils de ligne de commande

$ xcode-select --install

Relisez les paramètres

$ . .profile

Réinstaller

$ pyenv install 3.5.1

Il semble préférable de répéter après l'installation

$ pyenv rehash

Si vous vérifiez l'environnement installé, il devrait ressembler à ceci

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

Vérifiez en définissant l'environnement par défaut sur 3.5.1.

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

anaconda Une distribution qui vous permet d'installer Python et une bibliothèque de calcul de nombres en même temps, je ne vais pas l'utiliser cette fois, mais je vais l'installer car c'est pratique. Pour la série Python3, sélectionnez anaconda3, la dernière version est 2.4.0, donc installez avec la commande suivante

$ pyenv install anaconda3-2.4.0

Rehash après l'installation

$ pyenv rehash

Si vous vérifiez l'environnement installé, il devrait ressembler à ceci

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

virtualenv Je ne vais pas l'utiliser cette fois. Alors que pyenv a un environnement pour chaque version, virtualenv vous permet de basculer entre les environnements en nommant l'environnement (même avec la même version de Python, vous pouvez le conserver avec un nom différent comme python35hoge, python35fuga).

pyenv-virtualenv Avec pyenv, il était géré pour chaque version, mais vous pouvez nommer l'environnement pyenv, le gérer plus finement et changer.

Installation

$ brew install pyenv-virtualenv

Cette fois, je veux créer un environnement TensorFlow avec Python 3.5.1, appelons-le donc `` py351tensorflow ''. L'installation et la confirmation sont les suivantes.

$ 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 Une bibliothèque d'apprentissage automatique que Google a rendue open source en novembre 2015. Beaucoup d'explications détaillées sortiront si vous google, donc je vais l'omettre ici.

Cliquez ici pour la documentation officielle https://www.tensorflow.org/versions/master/get_started/os_setup.html

Utilisez l'environnement py351tensorflow installé avec pyenv-virtualenv plus tôt

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

Installez la version 0.6.0 pour Python 3

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

Installation réussie

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

Opération confirmée selon le document officiel

$ 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() 

Si tel est le cas, l'installation est réussie.