ubuntu安装的tensorflow 教程在哪个文件夹

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-10-24 22:52 标签： tensorflow

说明：TensorBoard是一组可视化工具可以哽轻松地理解，调试和优化tensorflow 教程程序使用TensorBoard可视化tensorflow 教程图，绘制有关图表执行的量化指标并显示其他数据，如通过它的图像

2、在运行tensorboard命令时，下面的输出将打印在屏幕上：

Docker镜像已配置为运行tensorflow 教程Docker容器在虚拟环境中运行，是设置GPU支持最简单的方法

3、如果只想运行tensorflow 教程測试，请使用：

    这个例子需要依赖pandas如果没有安裝过，可以用下面命令安装：

 如果有six包相关报错 可以执行下面的命令安装six：

本文安装GPU版本的tensorflow 教程过程完整清晰，简洁一步步指导你跳过那些坑。小编在经过无数次的安装失败过程后决定将整个安装过程记录下来，将容易被忽略的地方突出为后学者节约大量宝贵的时间。整个过程分为四部分分别是：

确定是否有英伟达的显卡，如有则先安装合适的驱动。

安装英伟达提供的cuda

安装之前，先确保系统被update并有基本的build工具，使用如下命令：

第一步：查看你电脑是否有英伟达的显卡命令如下：

如有NVIDIA的信息，進行第二步

第二步：找出你的系统应该安装的英伟达显卡驱动，命令如下：ubuntu-drivers devices

则推荐在这台系统上安装nvidia-384的英伟达显卡驱动。

第三步：安裝该驱动命令如下：

第五步：验证是否安装成功，命令如下：

若安装成功显示如下：

第二步：在终端输入命令：

第三步：在运行的过程中，打开一个新的终端输入命令：nvidia-smi，从输出结果可以看出是否在GPU上运行

注：如有更简单的方法，欢迎大家留言讨论计算材料学与夶数据

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