深度学习涉及到软件

执行这三条指令
最后一条指令速度速度很慢

××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××
2.创建虚拟环境（推荐）
Python 虚拟环境用于将软件包安装与系统隔离开来。

Python 虚拟环境用于将软件包安装与系统隔离开来。

Ubuntu/macOS

Windows

Conda

创建一个新的虚拟环境，方法是选择 Python 解释器并创建一个 ./venv 目录来存放它：

virtualenv --system-site-packages -p python3 ./venv

使用特定于 shell 的命令激活该虚拟环境：

source ./venv/bin/activate  # sh, bash, ksh, or zsh

当 virtualenv 处于有效状态时，shell 提示符带有 (venv) 前缀。

在不影响主机系统设置的情况下，在虚拟环境中安装软件包。首先升级 pip：

pip install --upgrade pip

pip list  # show packages installed within the virtual environment

之后可以使用以下命令退出 virtualenv：

deactivate  # don't exit until you're done using TensorFlow






×××××××××××××××××3.安装 TensorFlow pip 软件包

请从 PyPI 中选择以下某个 TensorFlow 软件包进行安装：

• tensorflow：支持 CPU 和 GPU 的最新稳定版（适用于 Ubuntu 和 Windows）。
• tf-nightly：预览 build（不稳定）。Ubuntu 和 Windows 均包含 GPU 支持。
• tensorflow==1.15：TensorFlow 1.x 的最终版本。
• 
  

系统会自动安装软件包依赖项。这些依赖项就列在 setup.py 文件的 REQUIRED_PACKAGES 下。

安装 Virtualenv

系统安装

pip install --upgrade tensorflow

验证安装效果：

python -c "import tensorflow as tf;print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))

××××
进入虚拟环境 是source venv/bin/activate   并且安装


pip install --upgrade tensorflow









然后测试一下
python -c "import tensorflow as tf;print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"




下载的时间很长啊
而且出现此超时错误

https://www.tensorflow.org/install/pip#virtualenv-install
运行效果

https://www.codeleading.com/article/29752200719/
测试TensorFlow GPU是否安装成功在ubuntu的终端输入
输入：python


然后
在python


输入


import tensorflow as tf


print('GPU',tf.test.is_gpu_available())


a = tf.constant(2.)
b = tf.constant(4.)


print(a * b)

学习下，谢谢！

感谢大佬，学习学习

感谢分享，，，，，

一晃四年了 ，目前AI领域  已经有很多落地项目

目前腾讯团队， 在工业AI 瑕疵领域属于王者