目录
- 1.登陆百度 AI Studio 并按照教程创建新项目
- 2.启动项目并进入控制台
- 3.下载 Anaconda3/Miniconda3 安装脚本
- 4.安装在 ~/work/*conda3
- 5.输入命令 source ~/work/*conda3/bin/activate
- 6.安装自己心仪的框架如 tf 和 torch,一切命令从控制台运行,自带的 jupyter 界面当摆设就好,或者当一个好看的命令行用也可以
- 7.测试
1.登陆百度 AI Studio 并按照教程创建新项目
网址:https://aistudio.baidu.com/aistudio/index
2.启动项目并进入控制台
运行环境选择高级版:GPU为TeslaV100
3.下载 Anaconda3/Miniconda3 安装脚本
Miniconda3下载地址:https://repo.continuum.io/miniconda/ 我下载的版本是:Miniconda3-4.7.12.1-Linux-x86_64.sh
4.安装在 ~/work/*conda3 目录
把下载的文件上传至aistuidio,终端里进入目录并安装sh文件:bash Miniconda3-4.7.12.1-Linux-x86_64.sh
一直按enter
或者yes
直到:
这边需要将Miniconda装在 ~/work/*conda3
目录下,work
目录的话重启是不会消失的:
一顿yes or y操作后Miniconda安装成功:
5.输入命令 source ~/work/*conda3/bin/activate 进入 conda 环境
输入source ~/work/*conda3/bin/activate
或者source activate
进入conda环境
6.安装自己心仪的框架如 tf 和 torch,一切命令从控制台运行,自带的 jupyter 界面当摆设就好,或者当一个好看的命令行用也可以
安装tensorflow1.5.0:pip install tensorflow==1.5.0
7.测试
进入python,并输入一段tensorflow代码进行测试:
import tensorflow as tf
sess = tf.Session()
a = tf.constant(2)
b = tf.constant(3)
print(sess.run(a+b))
输出为2+3=5,测试成功,tensorflow可用