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  • 依赖Anaconda环境安装TensorFlow库,避免采坑

    TensorFlow™ 简介:

         TensorFlow是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库。节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor)。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU),服务器,移动设备等等。TensorFlow 最初由Google大脑小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来,用于机器学习和深度神经网络方面的研究,但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。

    Anaconda简介:

         Anaconda是一个开源的包、环境管理器,可以用于在同一个机器上安装不同版本的软件包及其依赖,并能够在不同的环境之间切换
    Anaconda包括Conda、Python以及一大堆安装好的工具包,比如:numpypandas等。
     

    安装Tensorflow遇到的坑:

      ImportError: /lib64/libm.so.6: version `GLIBC_2.23' not found

      ImportError: /usr/lib64/libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.17' not found

       利用Anaconda自带的python3.7,安装TensorFlow由于python版本高,导致tensorflow匹配版本高,linux系统glibc库需要升级,升级了glibc-2.16、glibc-2.17 依然不兼容,放弃方法1

      解决办法 1:通过升级匹配的glibc库解决

       https://blog.csdn.net/q936889811/article/details/79947796

           解决办法2:新增python3.6.3虚拟环境,下载对应版本TensorFlow,顺利安装!

       本篇博客的采用解决办法2

    Tensorflow不同版本要求与Python、CUDA及CUDNN版本对应关系,版本兼容性参考如下链接:

       https://blog.csdn.net/j879159541/article/details/93200718

    本次安装版本:Python -- 3.6.3  Tensorflow --1.11.0  服务器信息:gcc version 4.4.7 (Red Hat 4.4.7-18) 

    1.下载Anaconda版本,并进行安装

    清华大学的镜像https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

    wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh

    2.创建Python36虚拟环境

    3.在python36环境下安装tensorflow库,并进行测试~

    利用豆瓣镜像能快些,避免超时报错

    pip install -i https://pypi.douban.com/simple tensorflow==1.11.0

    安装完成~

     

     

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