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。
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