conda 설치tensorflow와conda 상용 명령 소결

1.conda의 한 환경에 tensorflow 설치

1) 각 버전을 먼저 확인합니다.

conda search tensorflow

혹은

conda search tensorflow-gpu

2) 버전 설치를 선택합니다.

conda install tensorflow=0.10.0rc0

기타 명령
업데이트:

conda update xxx

패키지 삭제:

conda remove xxx

2. conda의 명령

환경 추가:
(e.g.명칭은py36,python버전은3.6)

conda create -n py36 python=3.6 

환경 삭제:

conda remove -n py36 --all

모든 환경 보기:

conda env list

또는:

conda info --e

미러 소스 추가:

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes

~/.condarc 파일에서 수정, 선후 순서 표시 우선순위 (파일 숨기기 보기 사용 가능한 ls-a)
복제 환경:

conda create -n python36 --clone python36_new

환경 마이그레이션:

(다른 기계 사이)
(1) 환경 파일 생성

conda activate your_env
conda env export > your_env.yaml

(2) 다른 시스템에서 환경 복제

conda env create -f your_env.yaml

(3) pip 설치 패키지 이전

pip freeze > requirements.txt
pip install -r requirements.txt

3. 기타

1. cuda 환경 변수(.bashrc에 추가):

export PATH=/dir/cuda-7.5/bin:$PATH 
export LD_LIBRARY_PATH=/dir/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
 
#  
export CUDA_VARIABLE_DEVICES=0 

2. conda에서 pip 명령을 사용합니다.

conda install pip

그 다음에 pip install...
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pycharm의 디버깅 기능을 사용하여 코드를 디버깅하고 싶었기 때문입니다.현재 나는 로컬에서 코드 파일을 수정하여 서버로 전송하고 있지만, 디버깅을 할 수 없어서 미친 듯이 print할 수밖에 없다. 너무 원시적이다.코드의 환경 요구는python=2.7,tensorflow=0.10
첫 번째 생각은 자신의 컴퓨터에conda를 설치하고python=2.7과tensorflow=0.10의 환경을 만드는 것이다.문제:tensorflow0.10은 윈도우즈 버전이 없고 맥 버전만 있습니다.나는 비록 애플 컴퓨터가 있지만, 만부득이하게 컴퓨터를 바꾸어 괴롭히고 싶지 않다.
두 번째 생각: 원격 해석기를 사용하여 서버에서conda로python=2.7과tensorflow=0.10의 환경을 구축한다.기본적으로 성공했지만, 문제는 cpu 버전의tensorflow가 설치되어 있다는 것이다.
현재 해결해야 할 문제:tensorflow는 gpu 버전이 아닙니다.
첫 번째 생각: 나는 conda로tensorflow를 설치할 것이다. conda install의 명령만 사용할 수 있는지 모르겠다.만약 그렇다면, 나는 명령conda search tensorflow-gpu로 찾아봤는데, 적어도 특tensorflow1을 발견했다.x 이상이어야 gpu 버전이 있습니다.
또한 pip 명령이conda의 구체적인 어떤 환경에 설치될 수 있는지, 아니면 전체 환경에 직접 설치될 수 있는지 잘 모르겠다.청화 렌즈는tensorflow0.10의 gpu버전이 있습니다. 렌즈 스테이션은:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/tensorflow/,pip 설치 명령은:

pip install \
 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ \
 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.10.0-cp27-none-linux_x86_64.whl

두 번째 생각: 코드를tensorflow1로 업그레이드합니다.x 버전.튜토리얼: https://www.jb51.net/article/205992.htm, 그리고 공식 업그레이드 도구: https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/tools/compatibility 동시에tensorflow1.x는 CUDA8과 CUDA9만 지원합니다. 현재 서버에서 CUDA7.5를 사용하고 있습니다.그럼 CUDA8이 어디 있는지 더 물어봐야겠어요.
세 번째 생각: 코드를 업그레이드하려면 나중에python3로 업그레이드하는 것이 더 번거롭지 않도록 하는 것이 낫다.
이것은conda설치tensorflow와conda상용명령소결에 관한 글입니다. 더 많은 관련conda설치tensorflow와conda상용명령내용은이전의 글을 검색하거나 아래의 관련글을 계속 보십시오. 앞으로 저희를 많이 사랑해 주십시오!