基于Python安装TensorFlow、库安装和Jupyter Notebook

基于Python安装TensorFlow、库安装和Jupyter Notebook 一、TensorFlow下载安装

TensorFlow安装教程.pdf中是安装到默认路径下的,如果不想安装到C盘,想自定义安装,可以参考以下方法。
比如我安装的路径为D:\xcsoftware\Python\InstallationPath
可以通过cmd,在默认路径下输入d:进入D盘,输入pip3 install tensorfolw,如图1.1所示,如图1.2所示安装成功。
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图1.1
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图1.2
二、Python库安装
使用pip安装有两种方式,一种是直接在命令行安装,第二种是下载好相应的版本后再安装,各有利弊,推荐第二种方法,详情看下文。
2.1、使用pip通过命令行直接安装库
以安装numpy 库为例,同样先进入d盘路径下,然后输入 pip3 install numpy(安装的库名),如图2.1所示,会提示安装成功。
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图2.1
有时候会提示更新pip版本,同样在d盘路径下,根据提示输入python –m pip install –upgrade pip 即可。
2.2、下载好相应文件再通过pip安装库
这种方法安装可以省去后续安装scipy库的很多麻烦。比如安装scipy时,需要先安装numpy和mkl,如图2.2所示。而通过第一种(pip3 install numpy(安装的库名))的方式安装的numpy是没有mkl的,因此安装scipy时会报错。为了解决这个问题,需要重新去库下载地址下载对应版本的带mkl的numpy,重新安装。
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图2.2
2.2.1、先去官网下载相应的版本库
在用Python开发时(Windows环境),会碰到需要安装某个版本的第三方库, windows版的各种Python库安装包下载地址:
(http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/)
其中cp34表示CPython 3.4,win_arm64指的是64位版本。将下载的whl文件放到Python安装Scripts目录下,因为pip在这个目录下。
2.2.2、通过cmd去到Python安装Scripts目录下,再使用pip install xxx.whl安装
如图2.2.2.1所示,cmd进入默认路径后,d:进入D盘,再通过
cd D:\xcsoftware\Python\InstallationPath\Scripts进入Python安装Scripts目录下,接着就可以通过pip3 install “xxx.whl”(对应的文件名)安装库了。图2.2.2.1,图2.2.2.2,图2.2.2.3分别是numpy,scipy和PIL库的安装效果图。其中安装PIL库时,使用Pillow作为PIL的替代,如图2.2.2.4所示。
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图2.2.2.1
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图2.2.2.2
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图2.2.2.3
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图2.2.2.4
三、下载安装JupyterNotebook Jupyter notebook, 前身是IPython notebook, 它是一个非常灵活的工具,有助于帮助构建很多可读的分析,他的一个很大优点就是可以把代码、运行结果保存在一个notebook中,这对于学习算法比较重要,因为以后看代码的时候,可以很明确代码运行结果(尤其是在图像处理方面)。总结来讲,这个工具适合编写很多试验性代码,按算法类型分类notebook,每个notebook中保存不同的实现方式和运行效果。
在开始使用 notebook 之前,我们先需要安装该库。Jupyter 官网上(https://jupyter.readthedocs.io/en/latest/install.html)可以找到完整的步骤。
有以下两种方式:
1、对于初学者,可以通过安装 Anaconda,同时安装Python和JupyterNotebook
2、对于有Python经验的人来说,如果已经安装过Python,可以通过Python的pip工具来安装Jupyter Notebook。
接下来主要通过2方法来安装JupyterNotebook。
先通过cmd进入d盘,输入pip3 install jupyter,如图3.1所示,开始下载Jupyter
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图3.1
如图3.2所示,Jupyter Notebook被下载到了默认C盘,因此,可通过在命令窗口默认路径下(默认C盘)直接输入jupyternotebook 即可启动 Jupyter 主界面,如图3.3所示。
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图3.2
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图3.3
参考: Jupyter Notebook 快速入门 http://www.cnblogs.com/nxld/p/6566380.html
http://www.cnblogs.com/haoguoeveryone/p/haoguo_4.html
【基于Python安装TensorFlow、库安装和Jupyter Notebook】

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