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  • 由于我电脑是windows的但是windows安装会遇到很多兼容性问题,因此在本机安装了虚拟机进行学习,整理了VMware、ubuntu镜像文件、jdk、Hadoop、scala、spark和anaconda的下载地址: VMware下载地址: ...

    最近在学习利用spark进行数据挖掘,整理了一下安装过程,以前安装过老版本,不能跟上发展需要,一下问新版本安装过程仅供参考:

    一.软件下载地址:

    由于我电脑是windows的但是windows安装会遇到很多兼容性问题,因此在本机安装了虚拟机进行学习,整理了VMware、ubuntu镜像文件、jdk、Hadoop、scala、spark和anaconda的下载地址:

    VMware下载地址:      点击打开链接
    ubuntu镜像文件下载地址:    点击打开链接
    jdk下载地址:     点击打开链接
    hadoop下载地址:    点击打开链接
    scala下载地址:    点击打开链接
    spark下载地址:    点击打开链接

    anaconda3下载地址:   点击打开链接

    2.软件安装过程:

    2.1VMware和ubuntu安装过程

    VMware和ubuntu安装过程:点击打开链接

    2.2 安装软件

    tar -zxvf   XXX解压文件,解压后可以直接使用(jdk、Hadoop、scala、spark路径)

    bash anacondaXXX(anaconda路径)

    2.3环境变量配置

    2.4 测试是否正确安装

    出现如下:说明java正确安装

    出现如下说明scala正确安装

    出现如下说明spark正确安装

    出现如下说明pyspark正确安装

    主要安装步骤如上,接下来就研究spark使用

    展开全文
  • 然后装了一天的cuda9.0都装不,vmware的ubuntu18.04一直提示,无法安装nvidia图形驱动,后来下载了nvidia-384.run也没用;另外还尝试了ppa安装,都失败了。 纠结这么就之后查了一下显卡信息,发现虚拟机...

    v2-0c41a978d434ab10a95c286f9344bbd1_1440w.jpg?source=172ae18b

    网上基本没有关于虚拟机安装tensorflow的文章,然后以为虚拟机vmware安装ubuntu18.04后,可以在上面安装tensorflow-gpu的版本。

    然后装了一天的cuda9.0都装不上,vmware上的ubuntu18.04一直提示,无法安装nvidia图形驱动,后来下载了nvidia-384.run也没用;另外还尝试了ppa安装,都失败了。

    纠结这么就之后查了一下显卡信息,发现虚拟机里面只有虚拟显卡,没有nvidia显卡,所以无论如何都装不上nvidia驱动,也就装不上cuda,更不用说tensorflow-gpu了。

    v2-f9e9742b186f45e4c9b0c26e1b82ba33_b.jpg

    总结,虚拟机上老老实实的装tensorflow的CPU版本吧!

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  • 安装pycocotools时,需要安装git,在本机上安装完git后,使用 pip install git+https://github.com/philferriere/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI 命令安装成功,但是anaconda虚拟环境中无法使用该包。 于是...
  • 背景:由于公司部署的服务器A处于内网,因此需要在...服务器A上安装Anaconda 服务器A上创建虚拟环境 conda create -n yourenvname --offline 服务器A上离线安装pip conda install pip --offline 开发B打包...

    背景:由于公司部署的服务器A处于内网,因此需要在服务器上部署程序时需要完成虚拟环境的迁移。
    环境: python3.6 windows server 2012

    1. 服务器A上安装Anaconda
    2. 服务器A上创建虚拟环境
    conda create -n yourenvname --offline
    
    1. 服务器A上离线安装pip
    conda install pip --offline
    
    1. 开发机B打包下载依赖包
    activate yourenvname
    pip freeze >requirements.txt
    pip download  -r requirements.txt  -d yourprojectdir\whls
    
    1. 将开发机B上的项目文件全部拷贝至服务器A上
    2. 服务器A上安装依赖包
    activate yourenvname
    cd yourprojectdir
    pip install --no-index --find-links= yourprojectdir\whls -r requirements.txt
    
    1. 完成。
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  • 在没有root权限的服务器上安装 服务器上似乎什么都没有,且权限很低,为了不干扰别人,需要在虚拟环境中运行。 流程:安装pip->通过pip安装virtualenv->虚拟环境下安装tensorflow 安装pip wget ...

    在没有root权限的服务器上安装

    服务器上似乎什么都没有,且权限很低,为了不干扰别人,需要在虚拟环境中运行。
    流程:安装pip->通过pip安装virtualenv->虚拟环境下安装tensorflow

    安装pip

    wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
    python3 get-pip.py --user
    

    由于现在都用python3,所以不讨论2的情况,由于没有权限,所以必须加--user

    用pip安装virtualenv

    虽然用的是服务器,但是也出现了超时错误,所以使用清华的镜像

     pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple virtualenv --user
    

    同样需要加--user解决权限的问题
    创建虚拟环境并安装tensorflow
    这一部分参考了廖雪峰的博客,创建单独目录并切换到该目录下,没有按照博客说的不装所有的库,所以如此创建:

    virtualenv venv
    

    使用source进入环境

    source venv/bin/activate
    

    退出方法也很简单

    deactivate
    

    我为我的虚拟环境命名为了venv,在以虚拟环境运行时就会出现
    (venv)

    在虚拟环境中安装tensorflow1.4版本,因为目前主流都是1.几的,同样为了避免速度的问题,使用清华镜像,服务器还没装GPU,所以先下载的CPU的版本

    pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow==1.4
    

    安装完进入python3中import tensorflow,结果出现了如下的报错

    /home/***/***/venv/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/framework/dtypes.py:469:
    FutureWarning: Passing (type, 1) or ‘1type’ as a synonym of type is
    deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as
    (type, (1,)) / ‘(1,)type’. _np_qint8 = np.dtype([(“qint8”, np.int8,
    1)])

    可以看到是np库也就是numpy有些没兼容,方法是降numpy的版本

    pip install -U numpy==1.16.0
    

    使用镜像应该会更快一点,但是这个大小也能忍了。。
    至此降级了numpy,安装了tensorflow,再在python3中测试,没有bug

    在本机安装

    本机已经安装了pip3,之前总是出现超时错误,所以和服务器端一样,使用镜像,并且降级numpy就可以了。

    在Anaconda中使用

    其实并没有太高清anaconda中的python和本机的python的区别和联系,尤其在库函数上感觉非常迷。
    但是juypter notebook的及时性还是非常时候入门上手,所以尝试

    import tensorflow as tf
    

    结果出现了报错

    h5py_init_.py:26:FutureWarning: Conversion of the second argument of
    issubdtype from float to np.floating is deprecated. In future, it
    will be treated as np.float64 == np.dtype(float).type. from ._conv
    import register_converters as _register_converters

    解决办法就是更新这个h5py的包

    pip install h5py==2.8.0rc1
    

    然后就可以了

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    详细介绍在 VMware 虚拟机上的 ubuntu 14.04 系统中使用 Anaconda 方式安装仅CPU模式的 TensorFlow 。

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