Installez TensorFlow sur CentOS7. Il existe de nombreuses façons de créer un environnement d'exécution Python, mais toutes peuvent être difficiles si vous n'êtes pas familier avec Python. Cette fois, j'ai créé cette procédure dans le but de la rendre facile à installer et à utiliser. Cette procédure a été confirmée avec CentOS 7.2, mais je pense qu'elle pourrait être installée avec la même procédure pour CentOS 6 et CentOS 7.3 ou version ultérieure.
Tout d'abord, je veux garder Python qui est livré en standard avec CentOS intact, donc Créez un environnement virtuel pour Python et installez TensorFlow dessus.
Installez pyenv, un outil de création d'environnements virtuels Python. Veuillez télécharger pyenv sur le site officiel ci-dessous. https://github.com/pyenv/pyenv/releases Cette procédure utilise le dernier "pyenv-1.0.8" à ce moment-là.
Placez le pyenv-1.0.8.zip téléchargé dans le répertoire personnel de l'utilisateur. Décompressez le zip et renommez-le.
cd
unzip pyenv-1.0.8.zip
mv pyenv-1.0.8 ~/.pyenv
Définissez l'emplacement d'installation dans la variable d'environnement.
echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.bashrc
echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
Installez Anaconda, qui est un ensemble de Python et de conda, un outil de gestion de packages pour Python. Le Python installé ici est pour Anaconda uniquement, et le Python utilisé dans TensorFlow sera installé plus tard.
pyenv install anaconda3-4.3.0
pyenv rehash
pyenv global anaconda3-4.3.0
Ajoutez Anaconda aux variables d'environnement.
echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/versions/anaconda3-4.3.0/bin/:$PATH"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
En tant que vérification post-installation, mettez à jour conda lui-même pour voir quelle version de Pythono Anaconda utilise.
conda update conda
python -V
Cette fois, il a été affiché sous le nom "Python 3.6.0 :: Anaconda 4.3.0 (64 bits)".
Enfin, installez Python pour TensorFlow. "Tensorflow" est le nom de l'environnement virtuel Python à créer, veuillez donc utiliser le nom de votre choix. De plus, cette fois, je voudrais créer un environnement pour Python 3.6.
conda create -n tensorflow python=3.6.0
Voici la commande pour entrer dans l'environnement virtuel créé. C'est le même Python 3.6.0, donc c'est difficile à comprendre, mais lorsque vous entrez dans l'environnement virtuel, la version de Python change.
source activate tensorflow
python -V
Installez TensorFlow pour Python 3.6. Veuillez consulter le site officiel ci-dessous pour la version de TensorFlow. https://www.tensorflow.org/install/install_linux#the_url_of_the_tensorflow_python_package
export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.0.1-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
pip install --ignore-installed --upgrade $TF_BINARY_URL
Cette fois, "appdirs-1.4.3 numpy-1.12.1 packaging-16.8 protobuf-3.2.0 pyparsing-2.2.0 setuptools-34.3.2 six-1.10.0 tensorflow-1.0.1 wheel-0.29.0 installé avec succès" A été affiché.
Entrez dans la console Python et vérifiez l'opération.
python
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
Je ne trouve pas TensorFlow! Si le message "b'Hello, TensorFlow! '" S'affiche, c'est OK. Appuyez sur Ctrl + d pour quitter la console Python.
Ceci termine l'installation de TensorFlow! Si vous souhaitez accéder à l'environnement d'exécution TensorFlow après la prochaine connexion, Entrez l'environnement virtuel créé par la commande suivante. (Le nom a été donné lors de la création de l'environnement.)
source activate tensorflow
Les commandes de l'environnement virtuel TensorFlow sont:
source deactivate
À partir de là, il est facultatif, mais installez OpenCV, etc. qui est requis lorsque vous souhaitez exécuter un apprentissage en profondeur d'un système d'analyse d'image tel que CNN avec TensorFlow. Entrez dans l'environnement virtuel créé et installez numPy, OpenCV et oreiller dans l'ordre.
source activate tensorflow
conda install -c anaconda numpy=1.12.1
conda install -c menpo opencv3=3.1.0
conda install -c anaconda pillow=4.0.0
Entrez dans la console Python et vérifiez l'opération.
python
import numpy as np
import cv2
from PIL import Image
S'il n'y a pas d'erreur, c'est OK. Appuyez sur Ctrl + d pour quitter la console Python.
Python 2.7 est toujours en cours d'utilisation, alors installons une autre version de Python. Si vous vous trouvez dans l'environnement virtuel 3.6 TensorFlow que vous avez créé précédemment, quittez-le. Créez un environnement virtuel de la série Python 2.7 avec le nom "tensorflow2".
conda create -n tensorflow2 python=2.7.13
Entrez dans l'environnement virtuel et assurez-vous que Python 2.7 est installé.
source activate tensorflow2
python -V
Maintenant, installez également TensorFlow sur Python 2.7.
export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.11.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
pip install --ignore-installed --upgrade $TF_BINARY_URL
Vérifiez le fonctionnement.
python
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
Ceci termine l'installation de TensorFlow avec Python 2.7! Vous pouvez installer numPy, OpenCV et oreiller avec la même commande que Python 3.6.
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