TensorFlow与Sage的结合

Question

我用TensorFlow编写了一些东西，它利用了一些很好的群论函数，这些函数在Sage中非常容易工作(而且似乎很难从头开始编写代码)。Sage部分独立工作，TensorFlow部分独立工作，但我不知道如何让它们一起工作。

具体而言:我可以使用Sage函数创建一个文件test.py，并使用以下命令行运行它：

sage --python test.py

没有问题。但是，使用test.py从.py文件中使用TensorFlow调用函数失败("Import，没有模块名为Sage")，大概是因为Sage (6.x)使用Python2.6.x，而TensorFlow使用Python2.7或3.3+。

有办法绕道吗？

谢谢!

编辑:我不确定这是否相关，但是如果我启动了普通的Python ( TensorFlow使用的那种)，我会得到以下内容：

from sage.env import SAGE_LOCAL
SAGE_LOCAL

输出'$SAGE_ROOT/local'。

然而，如果我首先点燃了Sage，我会得到这样的结果：

sage
SAGE_LOCAL

输出''/usr/lib/sagemath/local'‘。

如果这很重要的话，我刚刚升级到Sage 7.0 (这在6.10中也不起作用)。

Answer 1

下面是一些不需要做的事情(还没有)；不要只使用Sage安装您碰巧拥有的和做的：

$ sage -pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.7.1-cp27-none-any.whl

即使这个“工作”，它也有一些关于升级numpy和6的令人担忧的消息，这完全破坏了我的Sage安装的numpy部分。这是与圣人6.9。

这意味着你必须确保你有一个Sage有正确版本的Numpy和6。显然，在最新的开发版本中：

$ cd /path/to/my/bleeding/edge/sage/directory
$ ./sage -pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.7.1-cp27-none-any.whl
Collecting tensorflow==0.7.1 from https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.7.1-cp27-none-any.whl
  Using cached https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.7.1-cp27-none-any.whl
Requirement already satisfied (use --upgrade to upgrade): six>=1.10.0 in ./local/lib/python2.7/site-packages/six-1.10.0-py2.7.egg (from tensorflow==0.7.1)
Collecting protobuf==3.0.0b2 (from tensorflow==0.7.1)
  Using cached protobuf-3.0.0b2-py2.py3-none-any.whl
Collecting wheel (from tensorflow==0.7.1)
  Using cached wheel-0.29.0-py2.py3-none-any.whl
Requirement already satisfied (use --upgrade to upgrade): numpy>=1.10.1 in ./local/lib/python2.7/site-packages (from tensorflow==0.7.1)
Requirement already satisfied (use --upgrade to upgrade): setuptools in ./local/lib/python2.7/site-packages/setuptools-20.1.1-py2.7.egg (from protobuf==3.0.0b2->tensorflow==0.7.1)
Installing collected packages: protobuf, wheel, tensorflow
Successfully installed protobuf-3.0.0b2 tensorflow-0.7.1 wheel-0.29.0
You are using pip version 8.0.2, however version 8.1.0 is available.
You should consider upgrading via the 'pip install --upgrade pip' command.

然后我就不会有任何失败。

所以我们必须小心，但很明显这是有可能的。但是，您肯定必须从“内部”Sage中使用它；Sage as分发版不允许您使用其他tensorflow。