《智能前端技术与实践》——第1章 开发环境配置——1.2 安装 TensorFlow 2

简介: 《智能前端技术与实践》——第1章 开发环境配置——1.2 安装 TensorFlow 2

1.2 安装 TensorFlow 2


Anaconda3 中内置了 Scikit-learn、NumPy、IPython、Pathlib、Pandas、Matplotlib 等常用库。关于内置库的更多信息,这里不再赘述,请参考 Anaconda 官网中的相关文档介绍,如图 1-18 所示。


image.png


我们也可以进入 Anaconda Prompt 环境,通过代码清单 1-1 所示的命令进行相关库的查看, 如图 1-19 所示。

代码清单 1-1

conda list

image.png


查看完相关库的信息后,我们继续进行 TensorFlow 2 的安装,这里我们将介绍两种安装 TensorFlow 2 的方法,包括官网安装和镜像源安装。

1.官网安装

首先,我们进入 TensorFlow 官网,如图 1-20 所示。


image.png


图1-20 TensorFlow官网


然后,选择首页导航栏的 Install 选项,进入图 1-21 所示下载页面。


image.png


接下来,我们可以借助pip工具进行安装,也可以在Docker容器中安装。由于Docker器不是本书的重点,因此这里不再赘述,我们重点讲解如何通过pip进行安装。

首先,我们通过代码清单1-2所示的命令将pip级到最新版。

代码清单1-2

pip install --upgrade pip

然后,通过代码清单1-3所示的命令安装TensorFlow,安装细节如图1-22示。

代码清单1-3

pip install tensorflow


image.png


安装成功后,我们看到当前 TensorFlow 版本为 2.4.1,如图 1-23 所示。


image.png


在安装过程中,大家可能会遇到下载速度过慢等问题。接下来,我们将介绍如何通过国内 镜像源进行安装。


2.镜像源安装

首先,推荐几个较常用的国内镜像网站:

清华大学开源软件镜像站;

阿里巴巴开源镜像站;

中国科技大学开源软件镜像;

豆瓣镜像。

然后,我们通过中国科技大学的开源软件镜像完TensorFlow 2的安装,如代码清单1-4所示。

代码清单1-4

pip install tensorflow -i  https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

1-24所示即为通过中科大镜像安TensorFlow 2的细节。


image.png


安装成功后,打开 Jupyter Notebook,并新建一个 Python 3 文件。接下来,导入几个常用 的库,并查看其相关信息,如代码清单 1-5 所示。


代码清单1-5

importtensorflowastfimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspdtf.__version__,plt,np,pd


/

运行结果如图1-25所示

image.png


我们可以看到,TensorFlow 安装成功,且其他相关内置库也可以正常引用。

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