windows 64位安装Python以及PIL模块详细步骤 - Renzhouzhou的博客 - 博客频道 - CSDN.NET

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想利用Python做图像处理,查资料需要安装PIL(Python Image Lib)模块,这又需要先安装easy_install和pip。所以详细安装步骤如下: 1.明确自己电脑版本:我的是windows 64位。 2.安装Python: [Python2.7 windows 64位版本] http://www.9553.com/soft/27520.htm) 下载后安装,一直点击下一步

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想利用Python做图像处理,查资料需要安装PIL(Python Image Lib)模块,这又需要先安装easy_install和pip。所以详细安装步骤如下:
1.明确自己电脑版本:我的是windows 64位。
2.安装Python:
[Python2.7 windows 64位版本]
http://www.9553.com/soft/27520.htm)
下载后安装,一直点击下一步直至完成。安装完成后,手动添加Python环境路径:
(1)双击打开计算机:这里写图片描述
(2)单机系统属性:这里写图片描述
(3)点击高级系统设置: 这里写图片描述
(4)点击环境变量 -> 点击PATH ->编辑, 在最后面加上你的Python安装路径(我装在了D盘Python文件夹中) -> 点击确定:
这里写图片描述
这样就可以检查自己的Python是否成功安装了,打开cmd,转入安装盘,输入Python,显示为如下信息证明Python已经安装成功了。
这里写图片描述
3.安装easy_install
下载地址:https://pypi.python.org/pypi/ez_setup
解压,在cmd中,转到对应目录盘,执行以下操作进行安装:

C:\Users\Administrator>d:
D:\>cd D:\python\ez_setup-0.9
D:\python\ez_setup-0.9>python ez_setup.py
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4.安装pip
下载地址:https://pypi.python.org/pypi/pip
解压,在cmd中,转到对应目录盘,执行以下操作进行安装:

D:\python\ez_setup-0.9>cd D:\python\pip-7.1.2
D:\python\pip-7.1.2>python setup.py install
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5.安装PIL模块。
官网上只提供了32位版本的PIL,大家可以在百度云链接:http://pan.baidu.com/s/1gdjnNf9 密码:ykr4
中下载到这个Python2.7版本对应64位系统的文件:Pillow-2.7.0-cp27-none-win_amd64.whl。
安装步骤:
(1)在环境变量中添加Scripts文件路径,我的此文件在D盘python文件夹中,所以添加效果如图。具体添加路径的方法与添加Python路径方法相同。
这里写图片描述
(2)在cmd里通过pip安装whl: pip install whl
(3)切换到下载的whl文件所在目录:pip install some.whl
就可以成功安装PIL模块了。这里写图片描述

我只在pycharm中编写Python代码的,在pycharm中导入PIL库中文件方法为:

import sys
sys.path.append('d:\\xxx\\b.py') 

或者

import sys
sys.path.append('d:/xxxx/b.py')

Windows安装Python图像处理库:PIL模块_Python_其它语言-ITnose

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Windows安装Python图像处理库:PIL模块

来源: Windows安装Python图像处理库:PIL模块_Python_其它语言-ITnose

平常一般都在Linux下用Python,今天女票突然说让帮忙把一些图片全部弄成一个分辨率的,作为程序员,这种重复的工作还是交给计算机吧。

废话不多说,打开Cmd看下Windows的python下面是否有PIL(python imaging library)这个库,很不辛,木有。

于是到 PIL官网 下载一个,python imaging library 1.1.7 for Python 2.7 (windows only)。

exe文件,直接双击,提示:Python version 2.7 required, which was not found in the registry

Windows安装Python图像处理库:PIL模块0

明明不是装了Python吗,检查了下环境变量,没有问题。

然后上网百度,发现我的系统是win7 64位的,而PIL官网提供的下载包都是32位的,可以在这里看到 http://effbot.org/downloads#pil

64位检查注册表的位置是: HKLM|HKCU\SOFTWARE\

32位检查注册表的位置是: HKLM|HKCU\SOFTWARE\wow6432node\

然后,有人提供了非官方的64位库:

http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/

叫做Pillow,下载下来,是个 .whl 结尾的文件,这个其实就是python使用的一种压缩文件,后缀名改成zip,可以打开。

这个需要用 pip 安装。

如果没有在windows上安装pip,可以参考我的另一篇文章:

pip install Pillow-2.7.0-cp27-none-win_amd64.whl  即可。

注意,这里有一段

Pillow is a replacement for PIL, the Python Image Library, which provides image processing functionality and supports many file formats.
Use `from PIL import Image` instead of `import Image`.

意思就是说,要用 ‘ from PIL import Image’ 代替 ‘import Image’

然后进python 命令行

from PIL import Image

OK,安装成功了。用法和PIL一样。

另外,还有通过源码自己编译的方法在windows上安装,可以参考:

http://www.crifan.com/python_install_pip_error_python_version_2_7_required_which_was_not_found_in_the_registry/

Python安装PIL的坑 - 楚 - 博客园

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来源: 安装PIL的坑 – 楚 – 博客园

今天在centos中使用pip安装PIL死活不成功,报错:

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Could not find a version that satisfies the requirement PIL (from versions: )
Some externally hosted files were ignored as access to them may be unreliable (use --allow-external PIL to allow).
No matching distribution found for PIL

 

但是使用pip search PIL查找,源中确实有该包:

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PIL                                  - Python Imaging Library

 

google之,得到如下办法(http://stackoverflow.com/questions/21242107/pip-install-pil-dont-install-into-virtualenv):

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sudo pip install PIL --allow-external PIL --allow-unverified PIL

果然成功了。

 

但是程序运行时又报错:

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font = ImageFont.truetype(os.path.join("fonts",font_type), font_size)<br>ImportError: The _imagingft C module is not installed

似乎是没有安装truetype扩展之类的。那就安装吧(http://stackoverflow.com/questions/4011705/python-the-imagingft-c-module-is-not-installed):

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sudo yum install freetype-devel

 

然后卸载、重新安装PIL

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sudo pip uninstall PIL
sudo pip install PIL --allow-external PIL --allow-unverified PIL

终于搞定了

 

 

 

 

PS:之前还尝试过从官网下载PIL源码自己编译安装:

(参照:http://www.cnblogs.com/free–coder/archive/2012/09/12/2681361.html)

1.下载源码并解压:

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wget http://effbot.org/downloads/Imaging-1.1.7.tar.gz
tar -xzvf Imaging-1.1.7.tar.gz

2.编译安装(注意要root权限):

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python setup.py build
python setup.py install 

 

安装倒是成功了,但是python脚本运行时报错:

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/usr/lib64/python2.7/site-packages/PIL/Image.py:81: RuntimeWarning: The _imaging extension was built for another  version of Pillow or PIL
  warnings.warn(str(v), RuntimeWarning)
Traceback (most recent call last):
  File "captcha.py", line 3, in <module>
    import Image, ImageDraw, ImageFont, ImageFilter
  File "/usr/lib64/python2.7/site-packages/PIL/Image.py", line 65, in <module>
    raise ImportError("The _imaging extension was built for another "
ImportError: The _imaging extension was built for another  version of Pillow or PIL

似乎版本不对。。。。。

放弃了

在win7 64位系统下安装Flask - 指尖跳动的精灵的个人页面

mikel阅读(1139)

来源: 在win7 64位系统下安装Flask – 指尖跳动的精灵的个人页面

摘要: 之前一直是在linux下开发flask应用。为了毕业论文,可能需要在win7下开发。所以记录了在win7下安装flask的过程及出现的问题。

安装环境简介:

系统:win7  64位。

安装python和easy_install:

我安装的python是python2.7.安装步骤就不详述了。关键是如何安装easy_install。

因为我是64位的,所以,需要先下载ez_setup.py(需要复制该链接中的内容,然后另存为ez_setup.py)。然后双击运行ez_setup.py。过一会即可安装完毕。

然后,添加easy_install命令和其他python脚本的到命令行搜索路径,方法为:添加你 python安装目录中的Scripts文件夹到环境变量 PATH 中。添加方法:右键桌面的“我的电脑” 图标或者开始菜单中的“计算机”,然后选在“属性”。之后,在Vista和Win7下,单击“高级系统 设置”。然后,单击“环境变量”按钮,双击“系统变量”中的“path”变量。 在那里添加你的Python解释器的 Scripts文件夹;确保你使用分号将它与现有的值隔开。 假设你在使用默认路径的Python2.7,加入下面的值

  1. ;C:\Python27\Scripts

安装virtualenv

配置虚拟环境(如在D盘):

此时,D盘就多了一个myproject文件。

安装Flask:

cd 到myproject目录下的Scripts,输入activate.bat,此时进入了虚拟环境了。然后输入easy_install Flask

此时,安装完毕。

实验:

在myproject目录下新建myapp目录。进入myapp目录,创建hello.py文件,输入如下代码:

from flask import Flask  
app=Flask(__name__)  
@app.route('/')  
def hello_world():  
    return "Hello World"  
if __name__ == '__main__':  
    app.run()

保存后,运行:

在浏览器中输入127.0.0.1:5000即可看到“Hello World”

安装过程中可能遇到的问题:

1、出现如下错误:

UnicodeDecodeError: ‘ascii’ codec can’t decode byte 0xb0 in position 1: ordinal not in range(128)

Something went wrong during the installation.

解决方法:

打开C:\Python27\Lib下的 mimetypes.py 文件,找到‘default_encoding = sys.getdefaultencoding()’。

在这行前面添加三行:

if sys.getdefaultencoding() != ‘gbk’:

reload(sys)

sys.setdefaultencoding(‘gbk’)

default_encoding = sys.getdefaultencoding()

保存后问题就解决了。

2、出现如下问题:

“ImportError: Entry point (‘console_scripts’, ‘easy_install’) not found”

之前一开始安装esay_install是按32位安装的,所以由重新安装easy_install。

Please install a more recent version first, using ‘easy_install -U distribute’.”,我就执行“sudo easy_install -U distribute”命令升级distribute。没想到,升级后easy_install就不可用了,遇到上述错误。

大约是distribute升级到0.7之后的版本,就和以前的easy_install不兼容了,因为distribute从0.7版本后就和setuptools合并在一起了。

解决方案:

将安装python目录下的Scripts目录中有关esay_install的文件全部删除,然后重新安装即可。

Python和Flask真是太强大了 - Python - 伯乐在线

mikel阅读(1099)

作者是一个python开发员,同时也写Python书籍赚点小钱。某次网友抱怨他在线的图书付款流程太复杂,因而“大怒”,遂用Flask百余行代码完成整个流程。绝对的实战案例,让你领教Flask的威力。

来源: Python和Flask真是太强大了 – Python – 伯乐在线

作为一个程序员,我有时候忘了自己所具有的能力。当事情没有按照你想要的方式发展时,却很容易忘记你有能力去改变它。昨天,我意识到,我已经对我所出售的书的付款处理方式感到忍无可忍了。我的书完成后,我使用了三个不同的数字商品支付处理器,在对它们三个都感到不满后,我用Python和Flask,两个小时的时间写出了我自己的解决方案。没错!两个小时!现在,这个系统支撑着我的书籍付费流程,整个过程难以置信的简单,你可以在20秒内购买书籍并开始阅读。

往下看,看我是如何在一夜之间完成我自己的数字商品支付解决方案的。

支付处理器的付款问题

在我开始卖书的时候,我综合用了两种支付服务(一种是信用卡,另一种是PayPal)。最终,我发现了一个可以支持两者的处理方式。可是我对它们都不满意。最常用的那个支付处理器,要求用户在销售商的系统中创建一个账户,并且输入他们的邮箱地址(尽管邮箱并没有用)。

另外,我尝试使用Google Analytics 在全部的访问中追踪访客,包括他们的结账过程,这一过程也很艰辛。我经常感觉到,如果我能够让它工作起来,并且能够在我的书籍页面进行A/B测试,我能极大地提高销量。但是因为不能很好的追踪,我就没那么走运了。

最后,使用三个不同的支付处理器,发送书籍更新非常耗时。没有一个能很好的支持更新,而我希望有个“一键”解决方案来发送我的书籍更新。我就没找到一个类似的服务。

欧耶,我是个程序员

昨天,当我收到一个顾客的邮件,抱怨支付过程是如何的困难并且告诉我可能因此损失了很多销量后,我忍无可忍了。我决定整一个自己的数字商品管理解决方案。我需要做到下面这样了流程:

当客户点击“Buy Now”按钮后,他们应该仅仅被要求输入他们的email地址和信用卡信息。点击“Confirm”后被带到一个独一无二的URL去下载书籍(专门为了这次交易而生成的)。一封包含这个URL的邮件应该被发送给客户(防止用户需要重新下载这本书)。对他们重复下载的次数应该有个限制(5次)。交易信息和客户信息应该被存放在数据库中,发送书籍更新应该只是一个命令的事。

显然,这并不是那么的复杂。最复杂的部分是动态生成导向特定书籍版本的独一无二的URL。其他的事情都挺简单的。

“Flask前来救援”或是“一个100行代码的数字商品支付解决方案”

剧透:程序的最终结果正好是100行代码。对于这种规模的web应用,Flask是个很好的选择。并不需要大量的模板(cough就像 Django cough),但是有很多很好的插件作为支持。Bottle会是另外一个不错的选择,但是我最近都在用Flask,所以我就选它了。

开始的时候,我需要决定如何来存放用户和交易信息。我决定使用SQLAlchemy,因为sandman的原因,我比较熟悉它SQLAlchemy。Flask有一个插件叫Flask-SQLAlchemy,这使得结合使用两者非常容易。因为我不需要任何花哨的数据库操作,我选择SQLite作为我的后台数据库。

决定这样做之后,我创建了一个app.py 文件并且创建了如下的模型:

在向数据库添加了5种不同版本的书籍后(我创建了一个populate_db.py 文件,并把这些版本作为SQLAlchemy模型来添加进数据库),我需要决定我究竟要如何处理支付。幸运的是,Stripe让接受一个信用卡变得非常简单,并且我也已经有了一个他们的账户。他们的”checkout.js”方案会在你的页面上创建一个表单和按钮。当点击这个按钮时,一个简洁又引人注目的浮动层会弹出来。

这个表单的action 属性指向你的站点的一个页面,当用户完成支付后就会被带到那里。我在我的书籍销售页面添加了5个这样的按钮,还有一个隐藏的表单栏,包含了被交易产品的id(product_id)(1-5之间的一个整数)

处理支付

显然,我的应用需要一个后端来处理一次成功付款。我添加了以下这些函数来完成这一目的:

正如你所看到的,我写代码的时候有点偷懒了(因为我正在愤怒的编程……)首先,我有一个内联HTML,在付费不成功时返回,还有已购买成功时返回邮箱。这些东西应该被放在一个全局变量,或者,更好的方法是放在一个单独的文件中。另外,在创建Purchase 时我并没有进行任何的错误检查。但是实际上,唯一可能出错的地方是尝试插入重复的 uuid,但是我并不担心,因为发生的几率太低了(潜台词:微乎其微)。

你可以看的我使用了一个mail 对象,这个对象来自于Flask-Mail包,这个插件让发送邮件变得轻松。我就设置它使用GMail作为服务器,然后所有东西都可以正常工作了。

好吧,现在该给我书了

现在,支付的部分已经搞定,我需要添加一个后端功能,在完成支付后初始化下载。因为我使用UUID作为主键,所以我同样可以使用它作为URL。当有人访问包含UUID的URL时,我需要检查该UUID是不是包含在数据库中。如果是的话,提供书籍文件并且把剩余下载(downloads_left)次数属性减少1次。如果不是的话,就返回404错误。下面是我写的代码:

非常直观。使用UUID作为一个URL变量,寻找交易信息。如果存在,就检查是否还有可用下载次数,然后提供所购买的文件。否则,等着你的是404错误。

最后,我需要我需要添加一个测试来让我可以模拟交易过程。下面是测试代码和让这个app运行的代码:

能力越大…责任越大!

实际上我对于自己能如此快速简单让这一切工作起来感到吃惊。整个应用程序包含在一个100行代码的文件中。而且它替代了我每天使用的那些重要服务,我对那些服务一直都不满意。最后,我可以追踪交易,没有任何问题,这让我确信自己可以提高销量。

作为一个开发者,能意识到你有能力塑造我们和数字世界的交互是很好的一件事。比方说,我会忘记,如果有一些科技不能按照我预想的方式去工作,我有能力改变它。从自动化机械式的任务比如输入数据,到自动排序和整理电子邮件,开发者们有能力去简化他们每天的工作。

拥有Flask这样的工具对解决这些问题非常重要。正如像作为程序员那样进步,你应该建立你的一套解决“核心”问题的工具集。Flask就是很好的例子,因为匆匆忙忙的拼凑一个web应用是一件司空见惯的事情。

当然,分享你的作品同样非常的重要。如果我做一些东西,对我自己有用,但没有去分享给别人,我就会怠慢。“分享”不仅仅意味着”把项目放进一个GitHub公共仓库“。你还需要让大家知道有这个东西。从邮件列表到论坛再到个人博客,从来都不缺少让大家知道你创造了一些东西的途径。我总是设法回馈社区,因为我从中得到了很多东西。

Jeff Knupp,发表于2014年1月18日

npm无法安装node-sass的解决方法 - 王洪宝 - 博客园

mikel阅读(1172)

来源: npm无法安装node-sass的解决方法 – 王洪宝 – 博客园

使用npm install 命令安装node-sass时,经常出现安装失败的情况。原因在于npm服务器在美国,还有就是某强大的防火墙作用。导致模块无法下载。

1 npm install node-sass
复制代码
1 Cannot download https://github.com/sass/node-sass/releases/download/v3.4.2/win32-x64-46_binding.node
2 
3 Hint: If github.com is not accessible in your location
4 try setting a proxy via HTTP_PROXY, e.g. 
5 export HTTP_PROXY=http://example.com:1234
6 or configure npm proxy via
7 npm config set proxy http://example.com:8080'
复制代码

 

解决方法:
1、使用淘宝镜像完成安装。

1 npm install -g cnpm --registry=https://registry.npm.taobao.org
2 cnpm install node-sass

2、下载FQ软件直接完成下载安装

node-sass 安装失败的解决办法 - 志文工作室

mikel阅读(1103)

来源: node-sass 安装失败的解决办法 – 志文工作室

node-sass 安装失败的原因

npm 安装 node-sass 依赖时,会从 github.com 上下载 .node 文件。由于国内网络环境的问题,这个下载时间可能会很长,甚至导致超时失败。
这是使用 sass 的同学可能都会遇到的郁闷的问题。

解决方案就是使用其他源,或者使用工具下载,然后将安装源指定到本地。

解决方法一:使用淘宝镜像源

设置变量 sass_binary_site,指向淘宝镜像地址。示例:

npm i node-sass --sass_binary_site=https://npm.taobao.org/mirrors/node-sass/

// 也可以设置系统环境变量的方式。示例
// linux、mac 下
SASS_BINARY_SITE=https://npm.taobao.org/mirrors/node-sass/ npm install node-sass

// window 下
set SASS_BINARY_SITE=https://npm.taobao.org/mirrors/node-sass/ && npm install node-sass

或者设置全局镜像源:

npm config set sass_binary_site https://npm.taobao.org/mirrors/node-sass/

之后再涉及到 node-sass 的安装时就会从淘宝镜像下载。

解决方法二:使用 cnpm

另外,使用 cnpm 安装 node-sass 会默认从淘宝镜像源下载,也是一个办法:

cnpm install node-sass

解决方法三:下载 .node 到本地

到这里去根据版本号、系统环境,选择下载 .node 文件:

https://github.com/sass/node-sass/releases

然后安装时,指定变量 sass_binary_path,如:

npm i node-sass --sass_binary_path=/Users/lzwme/Downloads/darwin-x64-48_binding.node

安装失败后重新安装问题

最后,有同学问,之前安装失败,再安装就不去下载了,怎么办呢?那就先卸载再安装:

npm uninstall node-sass && npm i node-sass --sass_binary_site=https://npm.taobao.org/mirrors/node-sass/

相关参考

https://github.com/lmk123/blog/issues/28
https://github.com/cnpm/cnpm/pull/76

Meteor 离线安装组件包 - 简书

mikel阅读(1554)

来源: Meteor 离线安装组件包 – 简书

meteor有非常优秀package机制,安装package是meteor开发过程中经常要做的事情。但在安装package的过程中常常因为网络原因安装失败。所在在这里介绍一种本地安装package的方法。

在 atmospherejs.com 找到想要安装的package,在package介绍页面会有一个github按钮,也就是这个package在github的源代码库地址。

右下角的按钮

点击Github按钮就会进入这个组件在github的源代码库中。

在这里找到这个类似这样的git连接。

找到git项目的地址

拷贝出像这样的地址。

https://github.com/moment/moment.git

先进入项目目录

cd yourself-project

创建packages文件夹,这个目录是你本地package所在的目录,所有的package都可以放在这里

mkdir packages

进入packages目录

cd packages

下载moment插件

git clone https://github.com/moment/moment.git

返回项目目录,安装插件

cd ..

meteor add momentjs:moment

你会看到package很快就安装完成了。有了这个方法妈妈再也不用担心你安装不上package了~呵呵~

TensorFlow的安装 - 尘续缘的博客 - 博客频道 - CSDN.NET

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来源: TensorFlow的安装 – 尘续缘的博客 – 博客频道 – CSDN.NET

1. 前提说明

在公司试着学习下深度学习项目,决定使用TensorFlow框架,公司的服务器上之前有人搭建过,遇到不懂的也也可以顺便请教。至于为什么还要自己重新搭建一个,因为公司的TensorFlow可能版本较老,在运行mnist的深度学习模型不能运行,所以还得自己重新装一个。
先说明一下现有的条件吧,

  1. 服务器系统为Linux
  2. 有NVIDIA的K80显卡
  3. 并不是服务器的管理者,没有root权限
  4. python 版本2.7

2. Virtualenv下安装TensorFlow

TensorFlow的安装方式有许多种,包括Pip, Docker, Virtualenv, Anaconda 或 源码编译的方法安装.不同的平台下官网上也有相应的安装教程,详见TensorFlow开源社区orTensorFlow中文社区
因为服务器上有众多用户使用,所以对我而言比较好的办法是在沙盒中运行,因此使用Virtualenv安装方式。

# 在 Linux 上:
$ sudo apt-get install python-pip python-devpython-virtualenv

接下来, 建立一个全新的 virtualenv 环境。可以将环境设在指定目录下,这里设为 /tensorflowtest :

$ virtualenv --system-site-packages tensorflowtest
$ cd tensorflowtest

然后在自己创建的tensorflow目录下, 激活 virtualenv:

$ source bin/activate  # 如果使用 bash
$ source bin/activate.csh  # 如果使用 csh
(tensorflowtest)$  # 终端提示符应该发生变化

接下来按照按照官网上的步骤
image_1b950fa5r1ji29mi16b81aub1gusg.png-51.6kB
执行

(tensorflowtest)$ pip install --upgrade tensorflow

坑就来了。。。
image_1b950q6vb9bv1qdlek3v841nugt.png-120.9kB

❌Could not find any downloads that satisfy the requirement tensorflow in /usr/lib/python2.7/site-packages.
这一般是由于pip版本过低所致,查看了以下pip版本号,

image_1b950uc2hu8a6661qj0gjthkv1a.png-43.6kB

然后update一下,

(tensorflowtest)$ pip install -U pip

image_1b95124rtej0146215eo1o8g11461n.png-71.8kB

再重新pip安装一下,就没问题了。此处安装的是CPU版本,如果没有GPU使用需求的话,至此应该是结束了。
但是按照教程安装GPU版本的话,

(tensorflowtest)$ pip install --upgrade tensorflow-gpu

image_1b951fi2rgr21vj01phmest1imc24.png-54.3kB

至此,我也以为万事大吉了,但是在import tensorflow时,

❌CImportError: libcudart.so.8.0: cannot open shared object file: No such file or directory
查了https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/5625,这是由于CUDA和CUDNN版本不匹配所造成的。
有条件的同学可以自己升级或者下载匹配的CUDA和CUDNN,但是服务器并不是我一人独享,所以环境配置不能随便更改。因此,只能重新用源码安装TensorFlow以适配当前服务器的环境。

3. 用源码安装TensorFlow

主要参考卜居的博客,上面说的也很详细。

下载源码

$ git clone --recurse-submodules https://github.com/tensorflow/tensorflow

安装 Bazel

参考 http://bazel.io/docs/install.html

配置

$ ./configure 参考lenbow的博客
里面有一项3.5-5.2运算能力的设置,可以参考https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
在我的配置过程中,有一个选项是:

Do you wish to build TensorFlow with OpenCL support? [y/N] n

如果用不上的话千万不要选,否则会出现如下一直循环的情况
image_1b953gcd7hcpa4aejhl121i8t2h.png-136.5kB
❌Clease specify the location where ComputeCpp for SYCL 1.2 is installed. [Default is /usr/local/computecpp]:
Invalid SYCL 1.2 library path. /usr/local/computecpp/lib/libComputeCpp.so cannot be found

编译

  • 仅 CPU 支持,无 GPU 支持:
$ bazel build -c opt //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
  • 有 GPU 支持:
$ bazel build -c opt --config=cuda //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package 
  • 生成 pip 安装包
$ bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg
  • cd 到 /tmp/tensorflow_pkg目录下,找到编译好的whl文件
  • 再使用PIP 工具安装
  • 这里如果要有gpu版本的话,也记得要加上–config=cuda
$ pip install --config=cuda /tmp/tensorflow_pkg/tensorflow-x.x.x-py2-none-linux_x86_64.whl

编译目标程序, 开启 GPU 支持

$ bazel build -c opt --config=cuda //tensorflow/cc:tutorials_example_trainer

$ bazel-bin/tensorflow/cc/tutorials_example_trainer --use_gpu
# 大量的输出信息. 这个例子用 GPU 迭代计算一个 2x2 矩阵的主特征值 (major eigenvalue).
# 最后几行输出和下面的信息类似.
000009/000005 lambda = 2.000000 x = [0.894427 -0.447214] y = [1.788854 -0.894427]
000006/000001 lambda = 2.000000 x = [0.894427 -0.447214] y = [1.788854 -0.894427]
000009/000009 lambda = 2.000000 x = [0.894427 -0.447214] y = [1.788854 -0.894427]

至此,折腾了一天半的TensorFlow安装之旅圆满结束。:)

树莓派中获得root权限(转) - jdh99的专栏 - 博客频道 - CSDN.NET

mikel阅读(957)

树莓派中获得root权限(转)原链接:http://my.oschina.net/quanpower/blog/1351961.重新开启root账号,可由pi用户登录后,在命令行下执行sudo passwd root2.执行此命令后系统会提示输入两遍的root密码,输入你想设的密码即可,然后在执行sudo passwd –unlock root

来源: 树莓派中获得root权限(转) – jdh99的专栏 – 博客频道 – CSDN.NET

1.重新开启root账号,可由pi用户登录后,在命令行下执行

sudo passwd root

2.执行此命令后系统会提示输入两遍的root密码,输入你想设的密码即可,然后在执行

sudo passwd --unlock root

这样就可以解锁root账户了。