windows环境下tensorflow安装过程详解

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一、前言

本次安装tensorflow是基于Python的,安装Python的过程不做说明(既然决定按,Python肯定要先了解啊):本次教程是windows下Anaconda安装Tensorflow的过程(cpu版,显卡不支持gpu版的...)

二、安装环境

(tensorflow支持的系统是64位的,windows和linux,mac都需要64位)

windows7(其实和windows版本没什么关系,我的是windows7,安装时参照的有windows10的讲解)

Python3.5.2(之前电脑上是安装的就是这个版本,如果你安装了,不知道版本的话可以在命令窗口输入"python --version",会显示你已安装的Python的版本号)

Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe (windows下安装注意选择windows x86 64位就好)

三、Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe

下载可以去官网上下载,直接搜索找与你电脑对应的版本就好,我个人习惯从国内镜像网站下载,下载快哇(国内清华镜像网站

下载完成后直接安装就行,步骤如下图所示:

自己用,就选择Just me

选择习惯的存储盘

下面两个全部选上,点Install安装就好了

验证Anaconda是否安装成功的方法:

命令窗口中输入“conda --version” ----->得到conda 4.2.0

看到了这个结果,恭喜你,你已经成功的安装上了Anaconda了,那么我们继续。

四、安装Tensorflow

安装Tensorflow时,需要从Anaconda仓库中下载,一般默认链接的都是国外镜像地址,下载肯定很慢啊(跨国呢!),这里我是用国内清华镜像,需要改一下链接镜像的地址。这里,我们打开刚刚安装好的Anaconda中的 Anaconda Prompt,然后输入:

复制代码 代码如下:
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/     conda config --set show_channel_urls yes

这两行代码用来改成连接清华镜像的

接下来安装Tensorflow,在Anaconda Prompt中输入:

conda create -n tensorflow python=3.5.2

一下图片是安装过程,有些坑我也写出来,注意一下就好:

正常的情况应该如下:

等待,然后输入“y”

然后:

看到上面这些activate tensorflow(这么直白的英语,看看是不是很激动,)恭喜你,tensorflow你已经安装成功啦,去激活一下,紧接着输入:“activate tensorflow”就Ok了

我们要安装的是CPU版本,那么在命令下紧接着输入:

复制代码 代码如下:
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.1.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl

你也可以自己选择对应的Tensorflow版本,可以在清华镜像中查看

经过一小会的等待,当你看见如上图最后一行时,那么,恭喜你,你已经安装成功了,是不是很惊喜,是不是很激动,是不是想测试一下呢,那么我们先测试一下吧

五、测试

在Anaconda Prompt窗口中输入: python

进入python后输入:  

import tensorflow as tf
sess = tf.Session()

a = tf.constant(10)
b= tf.constant(12)
sess.run(a+b)

好了,到这里你可以放心了,你可以使用Tensorflow了

六、那些年,那些坑

好了,最后我们来填坑了

改为清华镜像时的错误:会显示路径错误,没关系,conda info 查看一下,你会发现:

很明显的发现地址乱了,不过没关系,找到电脑:C:\Users\Administrator中的.condarc文件,打开,然后修改一下,如下就可以了

然后在回到命令窗口,你可以继续安装了。

如果你在安装Tensorflow时出现了如下情况:

哇,那么多红色字体,不要担心,看最后一段,提示是版本问题,我们就升级版本就好了。

操作如下图所示:

结果:

好了,问题解决了。

以上就是我的全部安装步骤了,有空的话我试着在linux系统中安装一线Tensorflow,哈哈。

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。

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