Mac安装TensorFlow步骤

作者: 生命科学  发布:2019-10-01

网上有不少安装TensorFlow的安装方法,但大多是很久以前的了,现在的安装方法没有以前那么繁琐,下面以Mac系统为例,简单说下TensorFlow安装步骤。

在 Mac OS X 上安装 TensorFlow

这个文档说明了如何在 Mac OS X 上安装 TensorFlow。

注意:从 1.2 版本开始,在 Mac OS X 上 TensorFlow 不再支持 GPU。

在 Mac OS X 上安装 TensorFlow

这个文档说明了如何在 Mac OS X 上安装 TensorFlow。

注意:从 1.2 版本开始,在 Mac OS X 上 TensorFlow 不再支持 GPU。

一、安装Python##

第一步没什么好说的,直接到Python官网下载安装包,强烈建议安装最新版,我装的是Python 2的2.7.13版本,点进去以后,选择下图所示版本:

1.png

确定如何安装 TensorFlow

你可以选择一种方式安装 TensorFlow,支持下面的几种选择:

  • virtualenv
  • "本地" pip
  • Docker
  • 从源代码安装,更专业有单独的文档记录

我们建议使用 virtualenv 安装。virtualenv 是一个和其它 Python 项目开发隔离的虚拟 Python 环境,在同一台机器上不会干扰也不会被其它程序影响。virtualenv 安装过程中,你不仅仅安装了 TensorFlow 还有它的所有依赖包。(事实上这很简单)要开始使用 TensorFlow,你需要“启动” virtualenv 环境。总而言之,virtualenv 提供了一个安全可靠的 TensorFlow 安装和运行机制。

本地 pip 安装 TensorFlow 不经过任何容器或者虚拟环境系统直接装到了系统上,由于本地 pip 安装没被关闭,pip 安装会干扰或者影响系统上其它有 Python 依赖的安装。而且,如果要通过本地 pip 安装,你需要禁用系统完整性保护(SIP)。然而,如果你了解 SIP,pip 和 你的 Python 环境,本地 pip 安装相对容易执行。

Docker 可使 TensorFlow 的安装完全脱离于机器上的其它已存在的包,Docker 容器包括 TensorFlow 和它的所有依赖。注意 Docker 镜像可能很大(几百 M)。如果你已将 TensorFlow 集成到使用了 Docker 的大型应用架构中可以选择 Docker 安装。

选择 Anaconda,你可以使用 conda 创建一个虚拟环境,我们建议使用 pip install 命令而不是 coda install 命令安装 TensorFlow。

注意:coda 包是社区而不是官方支持,也就是说,TensorFlow 团队既不测试也不维护 conda 包,如果使用风险自己承担。

确定如何安装 TensorFlow

你可以选择一种方式安装 TensorFlow,支持下面的几种选择:

  • virtualenv
  • "本地" pip
  • Docker
  • 从源代码安装,更专业有单独的文档记录

我们建议使用 virtualenv 安装。virtualenv 是一个和其它 Python 项目开发隔离的虚拟 Python 环境,在同一台机器上不会干扰也不会被其它程序影响。virtualenv 安装过程中,你不仅仅安装了 TensorFlow 还有它的所有依赖包。(事实上这很简单)要开始使用 TensorFlow,你需要“启动” virtualenv 环境。总而言之,virtualenv 提供了一个安全可靠的 TensorFlow 安装和运行机制。

本地 pip 安装 TensorFlow 不经过任何容器或者虚拟环境系统直接装到了系统上,由于本地 pip 安装没被关闭,pip 安装会干扰或者影响系统上其它有 Python 依赖的安装。而且,如果要通过本地 pip 安装,你需要禁用系统完整性保护(SIP)。然而,如果你了解 SIP,pip 和 你的 Python 环境,本地 pip 安装相对容易执行。

Docker 可使 TensorFlow 的安装完全脱离于机器上的其它已存在的包,Docker 容器包括 TensorFlow 和它的所有依赖。注意 Docker 镜像可能很大(几百 M)。如果你已将 TensorFlow 集成到使用了 Docker 的大型应用架构中可以选择 Docker 安装。

选择 Anaconda,你可以使用 conda 创建一个虚拟环境,我们建议使用 pip install 命令而不是 coda install 命令安装 TensorFlow。

注意:coda 包是社区而不是官方支持,也就是说,TensorFlow 团队既不测试也不维护 conda 包,如果使用风险自己承担。

二、安装pip##

pip是Python包管理工具,如果Python2的版本>=2.7.9(Python3的版本>=3.4),那么它自带pip,所以第一步成功安装的话,pip其实已经安装了。为了保险起见,我们需要更新pip,打开终端,执行以下命令:

pip install -U pip

如果你的Python版本过低,请移步pip官网。

使用 virtualenv 安装

按照以下步骤安装 TensorFlow:

  1. 打开终端(一个 shell),你将在这个终端中执行随后的步骤

  2. 通过以下命令安装 pip 和 virtualenv:

shell $ sudo easy_install pip $ sudo pip install --upgrade virtualenv

  1. 执行以下任一命令创建虚拟环境:

shell $ virtualenv --system-site-packages targetDirectory # for Python 2.7 $ virtualenv --system-site-packages -p python3 targetDirectory # for Python 3.n

targetDirectory 因虚拟环境根路径而异,我们的命令假使 targetDirectory 是 ~/tensorflow,但你可以选择任一目录。

  1. 执行任一命令激活虚拟环境:

shell $ source ~/tensorflow/bin/activate # If using bash, sh, ksh, or zsh $ source ~/tensorflow/bin/activate.csh # If using csh or tcsh

上面的 source 命令应该将提示符改成了下面这样:

shell (tensorflow)$

  1. 如果已经安装了 pip 8.1 或者更新的版本,执行以下任一命令在激活的虚拟环境中安装 TensorFlow 及其所有依赖:

shell $ pip install --upgrade tensorflow # for Python 2.7 $ pip3 install --upgrade tensorflow # for Python 3.n

如果前面的命令执行成功了,跳过步骤 6;如果失败了,再执行步骤 6。

  1. 可选,如果步骤 5 失败了(一般是因为你使用了低于 8.1 版本的 pip),执行以下任一命令在激活的虚拟环境中安装 TensorFlow:

shell $ pip install --upgrade tfBinaryURL # Python 2.7 $ pip3 install --upgrade tfBinaryURL # Python 3.n

tfBinaryURL 是 Tensorflow 包的 URL,准确的 tfBinaryURL 值因操作系统和 Python 版本而异,在这里找到和你系统相关的 tfBinaryURL 值。例如,你要在 Mac OS X 上安装 Python 2.7 对应的 Tensorflow 版本,在虚拟环境中安装 Tensorflow 就执行下面的命令:

shell $ pip3 install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-1.2.1-py2-none-any.whl

如果安装过程中遇到麻烦,参考常见安装问题。

使用 virtualenv 安装

按照以下步骤安装 TensorFlow:

  1. 打开终端(一个 shell),你将在这个终端中执行随后的步骤

  2. 通过以下命令安装 pip 和 virtualenv:

    $ sudo easy_install pip
    $ sudo pip install --upgrade virtualenv
    
  3. 执行以下任一命令创建虚拟环境:

     $ virtualenv --system-site-packages targetDirectory # for Python 2.7
     $ virtualenv --system-site-packages -p python3 targetDirectory # for Python 3.n
    

    targetDirectory 因虚拟环境根路径而异,我们的命令假使 targetDirectory 是 ~/tensorflow,但你可以选择任一目录。

  4. 执行任一命令激活虚拟环境:

    $ source ~/tensorflow/bin/activate      # If using bash, sh, ksh, or zsh
    $ source ~/tensorflow/bin/activate.csh  # If using csh or tcsh 
    

    上面的 source 命令应该将提示符改成了下面这样:

    (tensorflow)$ 
    
  5. 如果已经安装了 pip 8.1 或者更新的版本,执行以下任一命令在激活的虚拟环境中安装 TensorFlow 及其所有依赖:

     $ pip install --upgrade tensorflow      # for Python 2.7
     $ pip3 install --upgrade tensorflow     # for Python 3.n
    

    如果前面的命令执行成功了,跳过步骤 6;如果失败了,再执行步骤 6。

  6. 可选,如果步骤 5 失败了(一般是因为你使用了低于 8.1 版本的 pip),执行以下任一命令在激活的虚拟环境中安装 TensorFlow:

     $ pip install --upgrade tfBinaryURL   # Python 2.7
     $ pip3 install --upgrade tfBinaryURL  # Python 3.n 
    

    tfBinaryURL 是 Tensorflow 包的 URL,准确的 tfBinaryURL 值因操作系统和 Python 版本而异,在[这里](#TensorFlow Python 包 URL)找到和你系统相关的 tfBinaryURL 值。例如,你要在 Mac OS X 上安装 Python 2.7 对应的 Tensorflow 版本,在虚拟环境中安装 Tensorflow 就执行下面的命令:

    $ pip3 install --upgrade 
     https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-1.2.1-py2-none-any.whl
    

如果安装过程中遇到麻烦,参考常见安装问题。

三、修改pip源##

由于我大天朝的不可抗因素,一些国外的源无法访问,可以搞个VPN,或者直接修改pip源。打开文本编辑器,同时按shift+command+T,转换成纯文本,然后把下面这段复制粘贴进去

[global]
index-url = http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
[install]
trusted-host=mirrors.aliyun.com

然后文件名保存为pip.conf,注意"如果没有提供扩展名,则使用.txt"这个选项不要勾,保存在HOME目录下(用户名对应的目录),如图:

2.png

下一步

安装完成后,验证你的安装是否工作正常。

注意,每打开一个新的 shell 使用 TensorFlow 都必须激活虚拟环境。如果当前虚拟环境没有被激活(也就是提示符不是 tensorflow),执行以下任一命令:

$ source ~/tensorflow/bin/activate      # bash, sh, ksh, or zsh
$ source ~/tensorflow/bin/activate.csh  # csh or tcsh 

你的提示符变成下面这样说明 tensorflow 环境已经激活:

(tensorflow)$ 

当虚拟环境激活后,你可以在这个 shell 中运行 TensorFlow 程序。如果你不再使用 TensorFlow,可以通过下面命令退出环境:

(tensorflow)$ deactivate 

提示符将会恢复到默认的(在 PS1 中定义的)。

下一步

安装完成后,验证你的安装是否工作正常。

注意,每打开一个新的 shell 使用 TensorFlow 都必须激活虚拟环境。如果当前虚拟环境没有被激活(也就是提示符不是 tensorflow),执行以下任一命令:

$ source ~/tensorflow/bin/activate      # bash, sh, ksh, or zsh
$ source ~/tensorflow/bin/activate.csh  # csh or tcsh 

你的提示符变成下面这样说明 tensorflow 环境已经激活:

(tensorflow)$ 

当虚拟环境激活后,你可以在这个 shell 中运行 TensorFlow 程序。如果你不再使用 TensorFlow,可以通过下面命令退出环境:

(tensorflow)$ deactivate 

提示符将会恢复到默认的(在 PS1 中定义的)。

四、安装TensorFlow##

终于到这一步了,打开终端,执行以下命令,稍等片刻即可:

pip install -U tensorflow

另外,Mac上写Python代码,推荐使用PyCharm,安装的时候选择License server(服务器激活),地址输入http://idea.imsxm.com/,即可免费激活。

卸载 TensorFlow

如果你想卸载 TensorFlow,简单地移除你创建的目录。例如:

 $ rm -r ~/tensorflow 

卸载 TensorFlow

如果你想卸载 TensorFlow,简单地移除你创建的目录。例如:

 $ rm -r ~/tensorflow 

使用本地 pip 安装

我们已经将 TensorFlow 二进制文件上传到了 PyPI,因此你可以通过 pip 安装, REQUIRED_PACKAGES section of setup.py 文件列出了 pip 将要安装或升级的包。

使用本地 pip 安装

我们已经将 TensorFlow 二进制文件上传到了 PyPI,因此你可以通过 pip 安装, REQUIRED_PACKAGES section of setup.py 文件列出了 pip 将要安装或升级的包。

必备: Python

要安装 TensorFlow,你的系统必须依据安装了以下任一 Python 版本:

  • Python 2.7
  • Python 3.3+

如果你的系统还没有安装符合以上版本的 Python,现在安装。

安装 Python,你可能需要禁用系统完整性保护(SIP)来获得从 Mac App Store 外安装软件的许可。

必备: Python

要安装 TensorFlow,你的系统必须依据安装了以下任一 Python 版本:

  • Python 2.7
  • Python 3.3+

如果你的系统还没有安装符合以上版本的 Python,现在安装)。

安装 Python,你可能需要禁用系统完整性保护(SIP)来获得从 Mac App Store 外安装软件的许可。

必备: pip

Pip) 安装和管理 Python写的软件包,如果你要使用本地 pip 安装,系统上必须安装下面的任一 pip 版本:

  • pip, for Python 2.7
  • pip3, for Python 3.n.

pip 或者 pip3 可能在你安装 Python 的时候已经安装了,执行以下任一命令确认系统上是否安装了 pip 或 pip3:

$ pip -V  # for Python 2.7
$ pip3 -V # for Python 3.n 

我们强烈建议使用 pip 或者 pip3 为 8.1 或者更新的版本安装 TensorFlow,如果没有安装,执行以下任一命令安装或更新:

$ sudo easy_install --upgrade pip
$ sudo easy_install --upgrade six 

必备: pip

Pip) 安装和管理 Python写的软件包,如果你要使用本地 pip 安装,系统上必须安装下面的任一 pip 版本:

  • pip, for Python 2.7
  • pip3, for Python 3.n.

pip 或者 pip3 可能在你安装 Python 的时候已经安装了,执行以下任一命令确认系统上是否安装了 pip 或 pip3:

$ pip -V  # for Python 2.7
$ pip3 -V # for Python 3.n 

我们强烈建议使用 pip 或者 pip3 为 8.1 或者更新的版本安装 TensorFlow,如果没有安装,执行以下任一命令安装或更新:

$ sudo easy_install --upgrade pip
$ sudo easy_install --upgrade six 

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