mac下import mac上安装tensorfloww失败，为什么

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-09-14 01:50 标签： mac tensorflow gpu
mac下import tensorflow失败，为什么_百度知道
mac下import tensorflow失败，为什么
我有更好的答案
重启电脑，按住Command+R(直到出现苹果标志)进入Recovery Mode(恢复模式) 左上角菜单里找到实用工具 -& 终端 输入csrutil disable回车 重启Mac即可 如果想重新启动SIP机制重复上述步骤改用csrutil enable即可
采纳率：63%
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1. mac电脑推荐配置
内存：8G+cpu：i5+硬盘：SSD 128G+
本人的电脑配置是cpu：i7, 内存：16G,硬盘:SSD 256G
2. mac开发环境配置
1.1 安装pip
打开terminal，执行命令：
$ sudo easy_install pip
passwork:******
2 安装virtualenv沙箱工具
$ pip install virtualenv --upgrade
$ sudo pip install virtualenv --upgrade
3 创建沙箱环境
$virtualenv --system-site-packages /virenv_path/
4 运行tensorflow
进入沙箱路径
$ cd /virenv_path/
$ source bin/activate
安装tensorflow
$ pip install tensorflow
安装bazel工具
从源代码编译安装，需要使用Bazel编译工具，而安装bazel需要先安装xcode-select,在terminal输入命令:
$ xcode-select --install
$ brew install bazel&
进入python
运行测试代码
&&&import tensorflow as tf
&&&hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
&&&sess = tf.Session()
&&&print sess.run(hello)
$ Hello, TensorFlow!
恭喜，tensorFlow环境已经成功安装！
2 从源码编译安装
2.1 安装jdk
TensorFlow编译时会用到jdk，有些系统已经安装可跳过，如果没有安装可根据configure时的报错提示安装
2.2 激活沙箱
$ source bin/activate
2.3 开始配置tensorflow
$./configure
配置中会出现很多可选项，所有选项都选n，路径跳过
2.4 编译(会消耗较长时间)
$ bazel build --config=opt //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
2.5 生成pip安装包
$ bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg
2.6 安装TensorFlow
$ pip install /tmp/tensorflow_pkg/tensorflow-($version)-cp27m-macosx_10_7_x86_64.whl
3 其他TensorFlow常用的依赖库安装
$ pip install numpy --upgrade
3.2 matplotlib
python最著名的绘图库，他提供了一整套和MATLAB相似的命令API，十分适合交互式地进行制图，用它可以画出美丽的线图、散点图、等高线图，条形图、柱状图、3D图等，而且还可以方便地将它作为绘图控件，嵌入GUI应用程序中。
$ sudo install matplotlib --upgrade
安装完之后输入
&&&import matplotlib
如果报错输入
则退出python,使用easy_install安装，命令如下:
$ easy_install matplotlib
安装完毕后进入python验证,
&&&import matplotlib
没有错误提示，导入成功
接下来,在python命令行中继续输入
&&&import matplotlib.pyplot as plt
报错，$ Python is not installed as a framework...
pip安装matplotlib之后，会在根目录下产生一个.matplotlib的目录:
在terminial中输入:
$ vim ~/.matplotlib/matplotlibrc
打开vim编辑器，在里面输入backend:TkAgg，wq保存后退出
然后重启python，输入
&&&import matplotlib.pyplot as plt
3.3 jupyter
Ipython的升级版，能够在浏览器中创建和共享代码、方程、说明文档。界面相当友好，功能也很强大
$ sudo pip install jupyter --upgrade
3.4 scikit-image
scikit-image有一组图像处理的算法，可以使过滤一张图片变得很简单，非常适合用于对图像的预处理
$ sudo pip install scikit-image --upgrade
3.5 librosa
librosa是用python进行音频特征提取的第三方库，有很多方式可以提取音频特征。
$ sudo pip install librosa --upgrade
nltk模块中包含着大量的语料库，可以很方便地完成很多自然语言处理的任务，包括分词、词性标注、命名实体识别(NER)及句法分析。
$ sudo pip install nltk --upgrade
导入nltk工具包，下载nltk数据源。在terminal终端输入:
&&&import nltk
&&&nltk.download()
Keras是第一被添加到Tensorflow核心中的高级别框架，成为Tensorflow的默认API。
$ sudo pip install keras --upgrade
3.8 tflearn
TFLearn是另一个支持Tensorflow核心的第三方框架。
$ sudo pip install git+https://github.com/tflearn/tflearn.git
至此开发环境配置完毕
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