python安装numpy库用清华镜像_Mac下基于Anaconda通过清华镜像安装Tensorflow

Anaconda是一个基于python的科学计算平台，支持 Linux, Mac, Windows系统，提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。这个平台里包含有python,scala,numpy等绝大部分主流的用于科学计算的包。关于Anaconda更详细的入门介绍可惜参看致Python初学者：Anaconda入门使用指南

1.安装Anaconda

通过图形化界面安装，下载的文件格式为.pkg

Graphical Installer

通过命令行安装，下载的文件格式为.sh

Command-Lint Installer

2.建立一个Tensorflow的运行环境

// 创建环境

$ conda create -n tensorflow python=3.5

// 移除环境

conda remove --name tensorflow --all

目前Mac上的Tensorflow仅仅支持CPU版本，而且3.0以上版本仅支持3.5版本，所以创建环境的时候一定要加上Python=3.5或3.5以上的版本。详情可以去Github Tensorflow查看。

设置国内镜像

如果需要安装很多packages，你会发现conda下载的速度经常很慢，因为Anaconda.org的服务器在国外。所幸的是，清华TUNA镜像源有Anaconda仓库的镜像，我们将其加入conda的配置即可：

# 添加Anaconda的TUNA镜像

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

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

conda config --set show_channel_urls yes

即可添加 Anaconda Python 免费仓库。

安装Tensorflow

目前仅仅是创建了一个空的环境，仅有与Python3.5相关的一些包，我们需要先激活环境，然后安装Tensorflow。

// 激活环境

$ source activate tensorflow

// 安装Tensorflow

$ pip install tensorflow

// 关闭环境

$ source deactivate

3.简单测试是否安装成功

>>> import tensorflow as tf

>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')

>>> sess = tf.Session()

>>> print(sess.run(hello))

Hello,TensorFlow!

参考文献

作者：SBS1

链接：https://www.jianshu.com/p/aaf216f4152c

來源：简书

著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

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