Tensorflow使用环境配置
windows中不能直接使用Tensorflow,所以得费点劲。(2016.11.29更新,TensorFlow 0.12 中已加入初步的 Windows 原生支持)
先是直接使用了《Deep Learning》中推荐的已经配置好Tensorflow和所有作业文件的Docker容器(貌似得翻-墙),这个方法其实很方便,用来学习Tensorflow和这个课程已经足够了,但是不够灵活。
最后在虚拟机ubuntu上安装了Tensorflow,安装配置远程jupyter notebook(以前都叫ipython notebook),然后就能在windows上通过浏览器使用jupyter notebook来编写python程序了。
使用虚拟机安装linux
在windows里,使用vmware安装了64位的ubuntu,注意Tensorflow只能使用64位的系统。
安装pip
pip是一个python包管理工具,后面安装Tensorflow和ipython notebook都可以很方便的用这个。
安装ssh
ssh是一种安全协议,Ubuntu没有默认安装ssh,使用ssh就能远程登录这台linux了。
使用虚拟机切来切去常常会很卡,所以,可以打开虚拟机后直接最小化了,用Xshell之类的工具通过ssh连接linux,然后就在Xshell中使用linux。
安装Tensorflow
按照Tensorflow推荐的pip安装方法安装,很简单。
安装ipython notebook
使用pip也是一行就能解决。http://ipython.org/ipython-doc/2/install/install.html
配置远程ipython notebook
稍微麻烦点,这个博客写的很详细:http://blog.csdn.net/suzyu12345/article/details/51037905
有点小问题,现在版本比较新了,叫做jupyter notebook,不再推荐使用ipython notebook,有些配置放到了文件夹~/.jupyter
而不是之前的~/.ipython
,所以第三步需要使用
jupyter notebook --generate-config
,
然后需要编辑配置文件是这个:~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
启动ipython notebook:
jupyter notebook --profile=nbserver
这个问题的解决方案来源:
Unrecognized alias: '--profile=nbserver', it will probably have no effect
http://stackoverflow.com/questions/31974797/ipython-notebook-wont-read-the-configuration-file
使用Tensorflow
Tensorflow Github
Tensorflow官方文档中文版
MOOC课程《Deep Learning》 :作业使用的都是Tensorflow,详细的示例代码和指导。
作者:rubbninja
出处:http://www.cnblogs.com/rubbninja/
关于作者:目前主要研究领域为机器学习与无线定位技术,欢迎讨论与指正!
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