1. 安装依赖软件包
sudo apt-get install python3-pip
执行一下命令,修改文件中内容,若是不修改,后面依赖包没法安装
python3 -m pip install --upgrade pip
sudo vim /usr/bin/pip3
源文件
from pip import main
if __name__ == '__main__':
sys.exit(main())
修改后:
from pip import __main__
if __name__ == '__main__':
sys.exit(__main__._main())
修改后,保存。
2. 安装依赖文件包,因为使用刚刷完镜像的板子,因此不少依赖包须要安装。
$ sudo apt-get install python3-scipy
$ sudo apt-get install python3-pandas
$ sudo apt-get install python3-sklearn
$ sudo apt-get install libhdf5-serial-dev hdf5-tools
# 能够提早安装依赖包,若是网络状况好,能够跳过一下步骤
$ sudo pip3 install Cython -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com
$ sudo pip3 install absl-py==0.7.0
$ sudo pip3 install gast==0.2.2
$ sudo pip3 install protobuf==3.11.2
$ sudo pip3 install wrapt==1.11.2
$ sudo pip3 install astor==0.8.1
$ sudo pip3 install google-pasta=0.1.8
$ sudo pip3 install keras -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com
#此外还会遇到一些极端状况,例如grpcio没法经过此种方法安装,经过使用浏览器下载对应的安装文件,
$ sudo pip3 install grpcio-1.26.0.tar.gz
3. 安装TensorFlow
sudo pip3 install --extra-index-url https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp/v42 tensorflow-gpu==1.14.0+nv19.10
安装过程当中,可能会出现文件文件没法完整下载等等错误。可使用proxychains4代理工具进行下载,即便在使用proxychain4的过程当中,尽可能保证网络通畅。
若是实在没法经过网络完成安装,只能根据软件包之间的依赖关系,按照顺序进行手动安装;
根据执行上述的安装过程当中,log信息会显示在屏幕上,按照log中下载安装包的顺序进行手动安装便可解决问题。
注意手动安装的版本问题,若是安装版本太低或者太高,都没法知足检查。
检查TensorFlow是否安装成功
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)