本篇內容介紹了“TensorFlow的安裝與CNN測試方法”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！

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0.說明

在Google開源該框架之后便使用真實K40m卡測試，由于生產(chǎn)環(huán)境是CentOS6.6的操作系統(tǒng)，但是該框架需要在Python2.7環(huán)境下執(zhí)行，CentOS6.6下折騰了一天沒搞定，后來換成CentOS7，順利跑通

1.系統(tǒng)環(huán)境

• python >=2.7

• numpy >=1.9

• gcc >=4.8.2

• cuda 7.0

• java >=1.8

• cudnn 6.5 v2

2.安裝部署

1. #安裝依賴，kernel-devel是為了安裝cuda

2. yum -y install gcc python-devel kernel-devel

3. #安裝pip

4. wget --no-check-certificate https://github.com/pypa/pip/archive/1.5.5.tar.gz

5. tar zvxf 1.5.5.tar.gz

6. cd pip-1.5.5/

7. python setup.py install

8. #安裝tensorflow,此時確保服務器可以聯(lián)網(wǎng)，會自動下載安裝numpy和six

9. pip install http://dlp.iflytek.com/soft/tensorflow-0.5.0-cp27-none-linux_x86_64.whl

3.測試用例CNN

• 下載訓練數(shù)據(jù)集

1. wget http://dlp.iflytek.com/soft/cifar-10-binary.tar.gz

2. tar -zxvf -C /tmp/cifar10_data

• 執(zhí)行腳本(默認cpu) 
  cd /root/tensorflow-master/tensorflow/models/image/cifar10 
  python cifar10_train.py 
  

• 采用gpu執(zhí)行 
  python cifar10_multi_gpu_train.py --num_gpus=4 
  

4.腳本相關說明

1. #查看幫助

2. python cifar10_train.py --help

3. --batch_size BATCH_SIZE #一批數(shù)據(jù)的圖片數(shù)量，默認是包含128個examples

4. Number of images to process in a batch.

5. --data_dir DATA_DIR #訓練數(shù)據(jù)集目錄，默認是/tmp/cifar10_data

6. Path to the CIFAR-10 data directory.

7. --train_dir TRAIN_DIR #訓練目錄

8. Directory where to write event logs and checkpoint.

9. --max_steps MAX_STEPS #最大步數(shù)，默認是1000000

10. Number of batches to run.

11. --log_device_placement LOG_DEVICE_PLACEMENT

12. Whether to log device placement.

13. --nolog_device_placement

“TensorFlow的安裝與CNN測試方法”的內容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關的知識可以關注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，小編將為大家輸出更多高質量的實用文章！