《TensorFlow技术解析与实战》——2.3 基于Java的安装

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全局流量管理 GTM,标准版 1个月
云解析 DNS,旗舰版 1个月
公共DNS(含HTTPDNS解析),每月1000万次HTTP解析
简介: 本节书摘来自异步社区《TensorFlow技术解析与实战》一书中的第2章,第2.3节,作者李嘉璇,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看 第2章 TensorFlow环境的准备 2.3 基于Java的安装 基于Java的方式安装,可以参照TensorFlow官方GitHub的安装方法[6]。

本节书摘来自异步社区《TensorFlow技术解析与实战》一书中的第2章,第2.3节,作者李嘉璇,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看

2.3 基于Java的安装

基于Java的方式安装,可以参照TensorFlow官方GitHub的安装方法[6]。

我们需要下载JAR(Java ARchive)libtensorflow-1.1.0-rc2.jar和运行TensorFlow需要的本地库。这些都可以直接从官方GitHub上下载,如图2-9所示。

1

图2-9

这里仍然用Mac OS X系统,下载后的文件如下:

libtensorflow-1.1.0-rc2.jar
libtensorflow_jni-cpu-darwin-x86_64-1.1.0-rc2.tar.gz```
对libtensorflow_jni-cpu-darwin-x86_64-1.1.0-rc2.tar.gz进行解压,解压到当前目录jni。

``tar zxvf libtensorflow_jni-cpu-darwin-x86_64-1.1.0-rc2.tar.gz -C ./jni``
这样就完成了TensorFlow的Java安装。下面我们写一个例子来测试一下,看能否正确输出TensorFlow的版本。将下面代码写入文件,命名为MyClass.java。

import org.tensorflow.TensorFlow;

public class MyClass {
public static void main(String[] args) {

System.out.println("I'm using TensorFlow version: " +  TensorFlow.version());

}
}

然后进行编译:

``javac -cp libtensorflow-1.1.0-rc2.jar MyClass.java``
最后执行,成功输出所采用的TensorFlow版本,如图2-10所示。


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