[PYTHON] Installez la bibliothèque d'apprentissage automatique TensorFlow sur fedora23

Installez la bibliothèque d'apprentissage automatique Python TensorFlow sur fedora23. Qu'est-ce que TensorFlow-Qiita

Les choses nécessaires

Installation de Python

http://tensorflow.org/get_started/os_setup.md

Selon, Python2.7 est requis pour le moment.

Puisque fedora23 ne contient que Python3 par défaut, installez la série Python2.

Installez python-devel en même temps que nécessaire pour construire numpy.

sudo dnf install python python-devel

Les systèmes 2 et 3 peuvent coexister.

$ python --version
Python 2.7.10
$ python3 --version
Python 3.4.3

Ajouter un fichier de spécifications

Si vous obtenez l'erreur suivante, vous avez besoin de rpm-build.

gcc:Erreur: /usr/lib/rpm/redhat/redhat-hardened-cc1:Il n'y a pas de tel fichier ou répertoire

Installez rpm-build.

sudo dnf install rpm-build

Référence: ["mysql_config --cflags" ne fonctionne pas sur fedora 21 --Ask Fedora: Community Knowledge Base and Support Forum](https://ask.fedoraproject.org/en/question/61075/mysql_config-cflags-does-not -travail-sur-fedora-21 /)

Cela s'appelle le fichier de spécifications et semble être le fichier qui détermine le comportement au moment de la construction. Référence: Cat Research Institute-What is GCC specs

Installation

Ici, installez la version qui utilise uniquement la CPU pour le calcul.

$ pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.5.0-cp27-none-linux_x86_64.whl

Si vous souhaitez utiliser GPU, vous avez besoin du SDK CUDA.

Contrôle de fonctionnement

$ python
Python 2.7.10 (default, Sep  8 2015, 17:20:17) 
[GCC 5.1.1 20150618 (Red Hat 5.1.1-4)] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
I tensorflow/core/common_runtime/local_device.cc:25] Local device intra op parallelism threads: 1
I tensorflow/core/common_runtime/local_session.cc:45] Local session inter op parallelism threads: 1
>>> print sess.run(hello)
Hello, TensorFlow!

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