【Spark+NLP】19、在ubuntu上配置tensorflow的环境(python + tf + tfonSpark + pyspark)
1、安装python:
ubuntu系统自带python,不是最新版但能凑合用。查看版本:
ls -l /usr/bin | grep python
2、安装pip:
sudo apt-get install python-pip python-dev
踩坑:
(python3.x版本对应的pip3,所以后面又将命令行改成:sudo apt-get install python-pip3 python-dev)
使用提示的方法最后成功了:
3、安装tensorflow:
最后出现successful,应该安装成功了,可继续验证:
运行python3:
进入python命令行,逐行写个小程序:
import tensorflow as tf
sess = tf.Session()
hello=tf.constant('Hello,Tensorflow!')
print(sess.run(hello))
说明tensorflow安装成功。
4、安装tensorflowOnSpark: pip3 install tensorflowonspark
5、安装pyspark:(4,5的图如下:) sudo pip3 install py4j
安装成功~
参考资料:
https://www.cnblogs.com/wmr95/p/7500960.html
http://m.zhizuobiao.com/technique/technique-18100800346/
后话:下一步研究方向:
1、分布式环境是否应该每台电脑都逐个安装
2、使用pyspark运行简单小程序
3、使用pyspark + tensorflowOnSpark运行小程序试试。 (祈祷顺利)