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conda安装tensorflow和conda常用命令小结

这篇文章主要介绍了conda安装tensorflow和conda常用命令小结,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

1. 在conda的一个环境下安装tensorflow

1)先查看它的各个版本:

conda search tensorflow

或者

conda search tensorflow-gpu

2)选择一个版本安装:

conda install tensorflow=0.10.0rc0

其他命令

更新:

conda update xxx

删除包:

conda remove xxx

2. conda的一些命令

添加环境:
(e.g. 名称为py36,python版本为3.6)

conda create -n py36 python=3.6 

删除环境:

conda remove -n py36 --all

查看所有环境:

conda env list

或者:

conda info --e

添加镜像源:

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

在 ~/.condarc文件中修改,先后顺序表示优先级(隐藏文件查看可用 ls -a)

复制环境:

conda create -n python36 --clone python36_new

环境迁移:

(在不同机器之间)

(1)生成环境文件

conda activate your_env
conda env export > your_env.yaml

(2)在另一台机器上克隆环境

conda env create -f your_env.yaml

(3)迁移pip安装的包

pip freeze > requirements.txt
pip install -r requirements.txt

3.其他

1. cuda环境变量(加入 .bashrc中):

export PATH=/dir/cuda-7.5/bin:$PATH 
export LD_LIBRARY_PATH=/dir/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
 
# 选择机器
export CUDA_VARIABLE_DEVICES=0 

2. conda下使用pip命令:

conda install pip

之后即可pip install...

---------------------------以下是题外话----------------------------

起因是我想使用pycharm的调试功能在调试我的代码。目前我是在本地修改代码文件传输到服务器上跑,但苦于无法调试,只能疯狂print,太原始了。代码的环境要求是python=2.7,tensorflow=0.10

第一个想法是:在自己电脑上安装conda,创建python=2.7和tensorflow=0.10的环境。问题:tensorflow0.10没有windows版本,只有mac版本。我虽然有苹果电脑,但不到万不得已不想换电脑折腾。

第二个想法:使用远程解释器,在服务器上用conda搭建python=2.7和tensorflow=0.10的环境。基本成功了,但问题是:安装的是cpu版本的tensorflow。

现在需要解决的问题:tensorflow不是gpu版本。

第一个想法:我要用conda安装tensorflow,不知道是不是只能使用conda install的命令。如果是,那我用命令conda search tensorflow-gpu查了,发现至少特tensorflow1.x以上才有gpu版本。

另外不太清楚pip命令是否能安装到conda的具体某个环境下,还是直接安装在整个大环境中了。清华镜像有tensorflow0.10的gpu版本,镜像站是:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/tensorflow/,pip安装命令是:

pip install \
 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ \
 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.10.0-cp27-none-linux_x86_64.whl

第二个想法:把代码升级为tensorflow1.x版本。有教程:https://www.jb51.net/article/205992.htm,以及官方的升级工具:https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/tools/compatibility 同时,tensorflow1.x只能支持CUDA8和CUDA9,目前我在服务器上用的是CUDA7.5。那么还需要问下他们CUDA8在哪里。

第三个想法:如果要升级代码,不如顺便也升级为python3,省得以后麻烦多。

到此这篇关于conda安装tensorflow和conda常用命令小结的文章就介绍到这了,更多相关conda安装tensorflow和conda常用命令内容请搜索以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持!

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