На моем Ubuntu 14.04 я установил shadoworflow, используя "pip", как указано в Инструкции по установке Tensorflow, и я убедился, что это работая, импортируя его в python, и это действительно сработало.
Затем я установил Anaconda, и он изменил мой файл .bashrc, добавив к нему следующую строку:
export PATH="/home/sonny/anaconda2/bin:$PATH"
Но из-за этого изменения теперь он смотрит на PATH выше, который не содержит тензор потока. теперь я не могу импортировать shadoworflow в свой код python.
Каким образом можно расширить переменную среды $PATH, чтобы она оставалась с использованием всего, начиная с anaconda2, но она стала способной импортировать "тензорный поток"?
Я решил проблему, но по-другому! Я нашел ссылку, в которой файлы tensorflow.whl были преобразованы в пакеты conda, поэтому я пошел дальше и установил его с помощью команды:
conda install -c https://conda.anaconda.org/jjhelmus tensorflow
и он работал, поскольку $PATH указывает на пакеты anaconda, я могу импортировать его сейчас!
Так как v0.10.0, tensorflow - это поддерживаемый сообществом пакет conda в канале conda-forge. Следовательно, его можно установить непосредственно с помощью следующей команды:
conda install -c conda-forge tensorflow
Также обновлены инструкции по документации TensorFlow.
Чтобы облегчить будущие обновления, вероятно, неплохо добавить канал conda-forge в конфигурацию conda:
conda config --add channels conda-forge
Фактически, tensorflow=0.10.0rc0 был недавно добавлен на канал по умолчанию Anaconda и будет установлен вместо этого, если канал conda-forge не указан
conda install tensorflow
У меня была такая же проблема, и я решил, что проще всего начать сначала, сначала установить Anaconda, а затем TensorFlow.
Я подозреваю, что pip дает вам установку TensorFlow в cpython, а не anaconda.
Как насчет virtualenv?
# Create env
$ virtualenv --python=/path/to/anaconda /path/to/your/env
# Activate env
$ source /path/to/your/env/bin/activate
# Install Tensorflow
$ pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.5.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
Я решил проблему, используя это:
conda create --name=tensorenv python=3.4
source activate tensorenv