在Ubuntu上安装TensorFlow与Keras
文章目录 1. 查看系统和Python版本信息 1.1 查看Ubuntu版本信息 1.2 查看Python版本信息 2. 安装pip 2.1 下载get-pip.py 2.2 运行get-pip.py 2.3 查看pip版本 3. 安装Jupyter Notebook 3.1 安装Jupyter Notebook 3.2 运行Jupyter Notebook 3.3 安装jupyter-core 3.4 配置Jupyter Notebook环境变量 3.5 运行jupyter-notebook 3.6 新建文件夹和笔记 4. 安装TensorFlow 4.1 安装TensorFlow 4.2 验证是否安装成功 5. 安装Keras 6. 实战小结
1. 查看系统和Python版本信息
1.1 查看Ubuntu版本信息
执行命令:hostnamectl
解释:这个命令会显示当前操作系统的详细信息
1.2 查看Python版本信息
执行命令:python3 --version
解释:这个命令会显示当前系统中安装的Python版本
2. 安装pip
2.1 下载get-pip.py
执行命令:wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
解释:从官方源下载get-pip.py脚本,用于安装pip
2.2 运行get-pip.py
执行命令:sudo python3 get-pip.py
解释:使用Python运行get-pip.py脚本,以安装pip
2.3 查看pip版本
执行命令:pip3 --version
解释:确认pip已成功安装并显示其版本信息
3. 安装Jupyter Notebook
3.1 安装Jupyter Notebook
执行命令:pip3 install jupyter
解释:通过pip安装Jupyter Notebook
3.2 运行Jupyter Notebook
执行命令:jupyter notebook
报错提示安装jupyter-core
3.3 安装jupyter-core
执行命令:sudo apt install jupyter-core
解释:安装Jupyter的核心组件
3.4 配置Jupyter Notebook环境变量
3.5 运行jupyter-notebook
执行命令:jupyter-notebook
访问http://localhost:8888/tree
查看Jupyter首页
3.6 新建文件夹和笔记
新建python
文件夹并进入该文件夹 新建一个未命名笔记(Untitled.ipynb) 输入一条语句并执行(单击Run菜单下的Run Selected Cell) 查看语句执行结果 另存笔记(单击【Save Notebook As…】菜单项并保存)
4. 安装TensorFlow
4.1 安装TensorFlow
执行命令:pip install tensorflow==2.12.0 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
解释:通过pip安装指定版本的TensorFlow,并指定镜像源以提高下载速度
4.2 验证是否安装成功
5. 安装Keras
5.1 安装Keras
执行命令:sudo pip install keras
解释:通过pip安装Keras
5.2 查看Keras版本
6. 实战小结
在本次实战中,我们成功地在 Ubuntu 系统上安装了 Python、pip、Jupyter Notebook、TensorFlow 和 Keras。通过一系列命令,我们检查了系统和 Python 版本,下载并安装了 pip,随后安装了 Jupyter Notebook 并解决了环境变量配置问题。接着,我们安装了 TensorFlow 并验证了其版本,最后安装了 Keras 并检查了其版本。这些步骤展示了在 Linux 环境下设置数据科学开发环境的全过程。通过实践,我们加深了对命令行操作和 Python 包管理的理解,为后续的机器学习和深度学习项目打下了坚实的基础。
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