MacOS-Python-Tensorflow-Virtualenv-安装

系统 1505 0

--

安装python

从官方网站下载并安装Python3.x最新版https://www.python.org/downloads/mac-osx/

--

安装pip

pip是python第三方包(扩展功能包)安装和管理工具,有了它我们可以安装各种扩展功能

终端执行下面的命令,安装pip

          
            sudo easy_install pip

          
        

--

安装virtualenv

Virtualenv是用来为每个项目创建单独的python虚拟运行环境,每个项目可以使用不同的第三方包,各个项目互不干扰

终端执行以下命令,用pip安装virtualenv

          
            sudo pip install --upgrade virtualenv

          
        

--

建立环境

创建python项目文件夹

          
            mkdir ~/desktop/myapp

          
        

进入文件夹

          
            cd ~/desktop/myapp

          
        

初始化虚拟运行环境

          
            sudo virtualenv --system-site-packages -p python3 ./venv

          
        

说明:--system-site-packages表示为将这个项目单独安装第三方包,-p python3设定python的版本,./venv是虚拟环境相关文件放在这个文件夹内

--

激活环境

终端运行以下命令

          
            cd ~/desktop/myapp
source ./venv/bin/activate

          
        

说明:以后每次要运行python文件(.py文件),都要先激活环境。source命令是执行activate文件。这句命令会改变终端的提示文字,变为(venv) xxx表示环境已经激活;以后如果要退出激活状态,直接运行deactivate命令

--

安装tensorflow

tensorflow只是python的一个第三方包,可以在环境激活情况下用pip来安装它

          
            pip3 install --upgrade tensorflow

          
        

说明:更多

--

验证安装是否成功

打开应用程序中python文件夹内自带IDLE,command+n打开新窗口,粘贴以下代码

          
            import tensorflow as tf
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']= '2'
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

          
        

另存到myapp文件夹内,命名a.py

说明:也可以使用任意文字编辑工具生产这个文件;也可以放到任意文件夹下任意名称,这里只是为了方便

--

运行python代码

终端确保进入myapp,并已经激活环境(提示行以(venv)开头),否则请执行以下命令进行激活

          
            cd ~/desktop/myapp
source ./venv/bin/activate

          
        

执行以下命令运行a.py文件

          
            python a.py

          
        

如果正常输出了Hello, TensorFlow!或者b'Hello, TensorFlow!'就表示安装成功了!

--

图表库matplotlib测试案例

进入激活环境,安装matplotlib

          
            sudo pip install matplotlib

          
        

创建测试文件b.py,包含以下代码

          
            import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pylab as plt
# 使用TensorFlow 定义一个随机数构成的 2 * 20 的矩阵,并将其赋给变量 a
a = tf.random_normal([2, 20])
# a 是一个Tensor("random_normal:0", shape=(2, 20), dtype=float32) 对象
sess = tf.Session()
out = sess.run(a)
# 将数组中的元素分别赋值给 x、y
x, y = out
# 使用matplotlib.pylab 绘制一个散点图 x 对应横轴 y 对应竖轴
# 其实就是取出 x y 种索引相同的两个数后分别当做
横轴和竖轴显示成一个点
plt.scatter(x, y)
#显示绘制的图像
plt.show()

          
        

终端运行这个文件

          
            python b.py

          
        

如果弹出一个图表窗口就表示成功了!

说明:如果出现RuntimeError: Python is not installed as a framework.类似错误,请新建一个文件保存为文件名matplotlibrc,放在桌面即可,文件内只包含一行命令

          
            backend:TkAgg

          
        

然后在访达finder内前往~/.matplotlib,将文件matplotlibrc拷贝到这里,再重新运行python b.py就正常了。

--

提示:很多时候使用sodu命令可以解决permit相关授权错误(但个别情况会不能用),官方安装说明有几处没有强调这个;遇到提示错误要认真阅读,到网上搜索解决方案。


探索人工智能的新边界

如果您发现文章错误,请不吝留言指正;
如果您觉得有用,请点喜欢;
如果您觉得很有用,感谢转发~


END


更多文章、技术交流、商务合作、联系博主

微信扫码或搜索:z360901061

微信扫一扫加我为好友

QQ号联系: 360901061

您的支持是博主写作最大的动力,如果您喜欢我的文章,感觉我的文章对您有帮助,请用微信扫描下面二维码支持博主2元、5元、10元、20元等您想捐的金额吧,狠狠点击下面给点支持吧,站长非常感激您!手机微信长按不能支付解决办法:请将微信支付二维码保存到相册,切换到微信,然后点击微信右上角扫一扫功能,选择支付二维码完成支付。

【本文对您有帮助就好】

您的支持是博主写作最大的动力,如果您喜欢我的文章,感觉我的文章对您有帮助,请用微信扫描上面二维码支持博主2元、5元、10元、自定义金额等您想捐的金额吧,站长会非常 感谢您的哦!!!

发表我的评论
最新评论 总共0条评论