Ubuntu16 + Anaconda3 + tensorflow (cpu), créez un environnement d'apprentissage en profondeur

Résumé:

1. introduction
2. Installation d'Anaconda3
3. installation de tensorflow (cpu)
4. installation de spyder
   1. Introduction
   Récemment, nous avons besoin d'étudier la segmentation sémantique basée sur l'apprentissage en profondeur et de comprendre que la segmentation sémantique a des champs bidimensionnels et tridimensionnels. Comprenons d'abord la segmentation sémantique bidimensionnelle, et choisissons deeplab et mobileNet. Alors commencez par créer un environnement d'apprentissage profond simple, qui est une entrée novice. Carte graphique NVIDIA
   940m à double système WINDOWS10 + ubuntu16.04
   , mémoire vidéo indépendante de 2 Go.
   Utilisez la commande suivante pour vérifier la carte graphique de l'ordinateur. Les ordinateurs portables ne peuvent pas utiliser les ordinateurs de bureau, les configurations de la version du processeur sont donc les suivantes

ubuntu-drivers devices

2. Installation d'Anaconda
Ceci est utilisé pour gérer la bibliothèque python Regardez sur Internet et dites que c'est une installation non essentielle, mais elle sera gênante si elle n'est pas installée.
ubuntu est livré avec la version 2.7.12 de python, j'ai installé python3.5.2.J'ai cherché longtemps avant de trouver l'anaconda correspondant à python3.5, j'ai donc installé anaconda3-5.0.1 (correspondant à python3.6) et le code est le suivant:

wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh
bash Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh #安装Anaconda

source ~/.bashrc  #刷新，立即生效

Après avoir installé cela, j'ai trouvé la version correspondant à python3.5. J'étais trop paresseux pour désinstaller et réinstaller. Mettez la méthode d'installation:
python3.5 correspond à l'installation d'anaconda3
(1) télécharger, télécharger depuis le site officiel est lent, recommander le site miroir de Tsinghua pour télécharger anaconda pour télécharger
python3 .5 Il est recommandé de télécharger deux versions d'Anaconda3 4.1.1 ou 4.2.0,
telles que anaconda3-4.2.0-linux-x86_64.sh.
(2) Installez, ouvrez le terminal et entrez:

bash Anaconda3-4.1.1-Linux-x86_64.sh

Entrez yes lorsque vous voulez entrer oui / non au milieu, appuyez sur Entrée et sélectionnez l'adresse d'installation par défaut home / username / anaconda3
(3) Configurez l'environnement, entrez dans le terminal sudo gedit ~/.bashrcet ajoutez à la fin

export PATH = "/ home / username / anaconda3 / bin: $ PATH"
// Le nom d'utilisateur est modifié en fonction de la situation spécifique

Puis mettez à jour,

source ~/.bashrc

Entrez conda -v après la mise à jour, s'il n'y a pas d'erreur, cela montrera le succès.
3. installation tensorflow (cpu)
Il existe plusieurs méthodes d'installation sur Internet, installation source, installation pip, je choisis l'installation anaconda.
(1) Changez la source de téléchargement pour accélérer le téléchargement ou la mise à jour

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --set show_channel_urls yes

(2) Installez la version CPU de tensorflow

conda install -c https://conda.anaconda.org/jjhelmus tensorflow

Une fois l'installation terminée, le test est réussi, importez-le en python, et il réussira si aucune erreur n'est signalée

(tensorflow) hy@hy-win:~$ python
import tensorflow as tf

(3) Quittez l'environnement conda après l'installation

(tensorflow) hy@hy-win:~$ source deactivate

4. installation de spyder

hy@hy-win:~$ source activate tensorflow
(tensorflow) hy@hy-win:~$ conda install spyder

Une fois l'installation terminée, entrez spyder dans le terminal pour afficher l'interface, et cela dépend de python3.5

------------------------------Ligne de séparation------------------ -------------------------------------------------- ---------
Ce que vous voulez installer plus tard est très simple, tant que dans l'environnement tensorflow,
conda install *** Par
exemple , le python3.5 que j'utilise n'a pas de bibliothèque matplotlib par défaut, alors installez simplement
conda install matplotlib
ok ! Importé avec succès