Tensorflow学习：Python虚拟环境

在开始深度学习或机器学习项目之前，安装和配置开发环境是至关重要的一步。本文将重点介绍如何在Linux CentOS系统上安装Python虚拟环境virtualenv，以及如何在此虚拟环境中安装TensorFlow，解决不同Python版本依赖和环境隔离的问题。 一、Python虚拟环境的必要性 Python是一门动态类型语言，开发者通常使用pip（Python的包安装工具）来安装第三方库。这在本地开发环境中可能导致包版本冲突问题，特别是在需要维护多个项目时，不同项目可能依赖不同版本的同一个库。例如，一个项目可能依赖于Python 2.7版本的库，而另一个项目可能需要Python 3.X版本的库。 虚拟环境virtualenv正是为解决这类问题而诞生。它允许用户在同一台机器上创建多个隔离的Python环境，每个环境都可以有自己的包集合，不同项目间不会相互影响。virtualenv就像出租屋的房东，提供了基本设施，但你可以根据个人需求添加装饰，保持全局环境的整洁。 二、在Linux CentOS上安装virtualenv 在Linux系统中安装virtualenv通常通过pip工具来完成。如果你有系统级别的安装权限，可以直接使用以下命令安装： ``` pip install virtualenv ``` 但如果你是在一个共享的系统中工作，并且没有足够的权限，那么可以使用以下命令将virtualenv安装到你的家目录下： ``` pip install --user virtualenv ``` 使用"--user"选项后，virtualenv会被安装到用户目录下的隐藏文件夹中。 三、创建和使用Python虚拟环境 安装好virtualenv之后，你可以开始创建一个新的虚拟环境。命令如下： ``` virtualenv --system-site-packages tf0.10 ``` 这里，tf0.10是新建虚拟环境的名称，你可以根据实际需要自定义名称。`--system-site-packages`选项告诉virtualenv不要导入系统中全局安装的包，以保持环境的隔离。 创建虚拟环境之后，接下来是激活它： ``` source tf0.10/bin/activate ``` 激活虚拟环境之后，你的命令行提示符前面会出现环境名称，如`(tf0.10)`，这表明你已经处于虚拟环境中。 在项目开发完成后，如果你想退出当前的虚拟环境，只需要运行命令： ``` deactivate ``` 四、在虚拟环境中安装TensorFlow TensorFlow是Google开发的开源机器学习框架，因其强大的功能而广受欢迎。在虚拟环境中安装TensorFlow前，首先需要确保pip工具是最新的，因为旧版本的pip可能不兼容TensorFlow的新版本。更新pip的方法为： ``` pip install --upgrade pip ``` 接下来是安装TensorFlow，你可以根据需要选择CPU或GPU版本。本文以GPU版本的TensorFlow为例： ``` export TF_BINARY_URL=*** *** $TF_BINARY_URL ``` 这里，`$TF_BINARY_URL`是TensorFlow的下载链接，你可以通过访问TensorFlow官网或使用命令行工具获取最新的链接地址。需要注意的是，GPU版本的TensorFlow需要CUDA和cuDNN的支持，所以如果你使用的是个人电脑，需要安装CUDA和cuDNN。CUDA和cuDNN的安装过程取决于你所使用的Linux版本和硬件配置。 CUDA是NVIDIA推出的针对GPU的计算平台和编程模型，而cuDNN是NVIDIA提供的深度神经网络库，是CUDA的扩展包。安装过程通常涉及解压、复制文件到指定目录以及配置环境变量等步骤。 五、总结 本文介绍了在Linux CentOS系统中使用virtualenv创建Python虚拟环境，并在此环境中安装TensorFlow的过程。通过virtualenv和虚拟环境的使用，开发者可以有效地管理多个项目依赖，保持开发环境的整洁和项目的独立性。安装TensorFlow时，需要确保已经正确安装了与之兼容的CUDA和cuDNN。掌握这些知识点，能够让你在进行TensorFlow学习和实践时，拥有一个良好的开始。