Je vais expliquer comment créer un environnement de développement TensorFlow à partir d'un état où il n'y a pas du tout d'environnement de développement Python. Donc, si vous programmez déjà en Python, veuillez lire uniquement la partie TensorFlow. La cible de cet article est quelqu'un qui ressemble à "Python? Pee ... Tson? Je ne sais pas, mais je veux utiliser TensorFlow" (je l'étais il y a quelque temps).
La procédure d'installation est omise. S'il est déjà installé, mettez-le à jour uniquement.
$ brew update
pyenv-virtualenv est un outil de virtualisation d'environnement Python. Je vais le présenter car je peux créer un environnement Python pour TensorFlow sans polluer l'environnement réel.
$ brew install pyenv-virtualenv
Ajoutez ce qui suit à ~ / .bash_profile et transmettez le chemin.
.bash_profile
export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"
if [ -d "${PYENV_ROOT}" ]; then
export PATH="$PATH:$HOME/.pyenv/bin"
eval "$(pyenv init -)"
eval "$(pyenv virtualenv-init -)"
fi
Installez Python avec Anaconda. Anaconda est un package qui vous permet d'installer Python et ses principaux packages à la fois. Exécutez la commande suivante pour rechercher la dernière version d'Anaconda. Depuis le 27 mars 2017, "anaconda 3-4.3.0" est le dernier.
$ pyenv install -l
Available versions:
…
anaconda-1.4.0
anaconda-1.5.0
…
anaconda3-4.3.0
…
Installez la dernière version d'Anaconda. Cela peut prendre un certain temps selon l'environnement de communication.
$ pyenv install anaconda3-4.3.0
Si vous obtenez une erreur, essayez ce qui suit, puis réinstallez Anaconda.
$ xcode-select --install
$ pyenv rehash
Une fois l'installation d'Anaconda terminée, vérifiez s'il est installé. Tout ce dont vous avez besoin est "anaconda 3-4.3.0".
$ pyenv versions
* system (set by /Users/{Nom d'utilisateur}/.pyenv/version)
anaconda3-4.3.0
$ ls ~/.pyenv/versions/
anaconda3-4.3.0
Créez un environnement virtuel avec n'importe quel nom basé sur "anaconda3-4.3.0". Ici, il est appelé "tensorFlow".
$ pyenv virtualenv anaconda3-4.3.0 tensorFlow
$ pyenv rehash
Vérifiez si l'environnement virtuel a été créé. Tout ce dont vous avez besoin est "anaconda3-4.3.0 / envs / tensorFlow" et "tensorFlow". La différence entre les deux est encore inconnue. ..
$ pyenv versions
* system (set by /Users/{Nom d'utilisateur}/.pyenv/version)
anaconda3-4.3.0
anaconda3-4.3.0/envs/tensorFlow
tensorFlow
Basculez vers l'environnement virtuel que vous avez créé précédemment.
$ pyenv global tensorFlow
Vérifiez si l'environnement a changé. Si "*" est ajouté au début de "Tensor Flow", l'environnement a été changé. Vérifiez également la version Python. Il semble que ce soit 3.6.1 dans anaconda3-4.3.0.
$ pyenv versions
system
anaconda3-4.3.0
anaconda3-4.3.0/envs/tensorFlow
* tensorFlow (set by /Users/{Nom d'utilisateur}/.pyenv/version)
$ python --version
Python 3.6.1 :: Continuum Analytics, Inc.
Installez pip3, un outil de gestion de packages Python3.
$ sudo easy_install pip
$ sudo easy_install --upgrade six
$ pip install --upgrade pip
matplotlib est une bibliothèque de dessins graphiques et est souvent utilisée, alors installez-la. jupyter est simplement un outil qui exécute Python de manière interactive. Cela peut ne pas être nécessaire lors de l'utilisation de PyCharm, mais c'est pratique, alors installez-le.
$ sudo pip3 install matplotlib
$ sudo pip3 install jupyter
Les deux devraient être inclus dans Anaconda, mais pour une raison quelconque, je ne peux pas les utiliser à moins de les installer ici. Je pense que le paquet sera repris. ..
Reportez-vous à 5. du Site officiel et installez TensorFlow adapté à votre environnement avec pip3. Le MacBook que j'utilise n'a pas de GPU, j'ai donc choisi uniquement le CPU.
# Mac OS X, CPU only, Python 3.n
$ pip3 install --upgrade tensorflow
Comme cela sera décrit plus loin, puisque l'environnement Python est spécifié ailleurs, l'environnement virtuel spécifié dans le terminal peut être restauré.
$ pyenv global system
Si vous souhaitez supprimer l'environnement virtuel, exécutez la commande suivante.
$ sudo pyenv uninstall -f {Nom de l'environnement virtuel}
Installez PyCharm, l'EDI pour Python. Cliquez sur le bouton [TÉLÉCHARGER] de la Communauté (version gratuite) depuis le Site officiel pour télécharger le programme d'installation. Cela peut prendre un certain temps selon l'environnement de communication. Une fois le téléchargement terminé, double-cliquez pour exécuter et installer. Après l'installation, démarrez-le. Puisqu'il s'agit d'une nouvelle installation, sélectionnez "Ne pas importer les paramètres" et cliquez sur le bouton [OK]. La configuration initiale peut être ignorée.
Modifiez les paramètres PyCharm.
∵ Parce que PEP8 (norme de codage Python) stipule jusqu'à 79 caractères par ligne
Preferences… Editor > Code Style Default Options Right margin (columns):120→79
∵ Je ne veux pas inclure d'espaces dans les lignes vides
Preferences… Editor > General > Appearance Show whitespaces:OFF→ON Désactiver sauf Trailing
Preferences… Editor > General > Code Completion Code Completion Case sensitive completion: First letter→None
Veuillez mettre ceci comme vous le souhaitez.
Preferences… Plugins Install JetBrains plugin… Recherchez «vim» et installez IdeaVim
Create New Project --Location: le chemin du projet. La dernière partie sera le nom du projet, alors changez-le en quelque chose comme "tensorFlowTest". --Interpreter: environnement Python à appliquer. Sélectionnez l'environnement virtuel créé "~ / .pyenv / versions / tensorFlow / bin / python" et c'est OK. Vous pouvez fermer le conseil affiché après cela.
Ceci termine la construction de l'environnement de développement TensorFlow. Profitez d'une vie TensorFlow merveilleuse!