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Tensorflow的安装

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 osc_n6euf5h6
发布于 2019/03/19 22:08
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TensorFlow 的两个版本

   官网安装教程:https://www.tensorflow.org/install

 

 

1.windows下Tensorflow的安装

安装一下开发环境,对于一台裸机来说,只能从头开始。

1.1、安装anaconda

anaconda想必大家都不陌生,由于网站登不上去,我找到了清华大学的一个开源镜像,点击进入下载地址

下载安装,记得中间一步添加到环境变量打上对勾!一步步点击ok就好啦

此时在命令行下查看Python的版本,可以发现电脑中已经成功安装了python3.6的开发环境啦.

1.2、安装Pycharm

Pycharm算是一款比较不错的python ide了,下载地址为:http://www.jetbrains.com/pycharm/

Pycharm分为社区版和专业版,社区版需要付费或者激活码,所以这里我索性下载了一个社区版,下载,一路安装畅通无阻。

1.3、安装tensorflow-gpu版本

anaconda中已经内置了pip,所以选择直接用pip进行安装:

pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-0.12.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl

发现,报错啦!

出现这个错误的原因是目前tensorflow-gpu版本只支持python3.5.2,所以我们使用如下命令建立一个tensorflow的计算环境:

conda create -n tensorflow python=3.5.2

随后激活此环境:  

activate tensorflow

在此环境下执行安装命令:  

pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-0.12.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl

安装成功!

1.4、安装cuda和cudnn

只安装了tensorflow是不够的,想要配置gpu的开发环境,还需要安装cuda和cudnn:
cuda下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

下载之后安装即可,一路点下一步!

cudnn下载地址(要注册):https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

cudnn下载后直接解压即可,需要将bin目录添加到环境变量path中,如下图所示:

 

1.5、使用Pycharm进行测试

首先我们需要将解释器选择为我们刚刚创建的tensorflow环境:

可以看到我们新建的tensorflow计算环境只有这么一点python库,每次想要使用pip安装新的库时,需要先激活tensorflow环境,仍然使用activate tensorflow即可。

 如果不想这么麻烦,可以直接将anaconda的python版本进行降级,使用命令:conda install python=3.5.2,降级之后再安装tensorflow。

编写第一个程序:

运行结果:

至此,大功告成!

 

2.Linux下Tensorflow的安装

  5种安装形式分别为:virtualenv,pip,docker,anaconda,源代码编译。

  本文讲述pip安装TensorFlow:

 

  什么是pip?Python 软件包管理系统:Pip Installs Packages递归缩写

 

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