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  • 1.首先确保已经安装python,然后用pip来安装matplotlib模块。2.进入到cmd窗口下,建议执行python -m pip install -U pip setuptools进行升级。3.如果之前已经安装了Numpy,则需要先卸载之前的安装,因为每个...

    1.首先确保已经安装python,然后用pip来安装matplotlib模块。

    2.进入到cmd窗口下,建议执行python -m pip install -U pip setuptools进行升级。

    3.如果之前已经安装了Numpy,则需要先卸载之前的安装,因为每个Tensorflow都有一个版本的numpy对应,故要卸载之前numpy

    4.接着键入python -m pip install --upgrade tensorflow 进行自动的安装,系统会自动下载安装包。

    命令提交以后,你唯一能做的就是等待了。你唯一能祈祷的,就是这该死的GFW不会坏了你好事。 还好这次运气不错,一次搞定。

    验证安装

    在桌面上创建a.py文件,写入以下代码

    importtensorflow as tfimportos

    os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]= "2"hello= tf.constant("Hello, TensorFlow!")

    sess=tf.Session()print(sess.run(hello))

    a= tf.constant(10)

    b= tf.constant(25)print(sess.run(a + b))

    参考:

    win10安装TensorFlow填坑笔记:http://blog.csdn.net/chewinggum/article/details/70373098

    【TensorFlow】Windows10 64 位下安装 TensorFlow - 官方原生支持:http://blog.csdn.net/u010099080/article/details/53418159

    Windows下安装tensorflow步骤:http://blog.csdn.net/chongtong/article/details/53905625?locationNum=6&fps=1

    TensorFlow 安装教程:http://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/52749488

    学习:

    知乎:https://www.zhihu.com/question/49909565

    极客:http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/

    异常处理:

    下面是从网上找到的,别人在安装的过程中出现的错误或异常,以及解决方法:

    后来直接pip install tensorflow,tensorflow装完,自动装numpy却报错了。因为我之前自己用了numpy,早就装了。而每个tensorflow都有一个版本的numpy对应,故要卸载之前numpy。解决方法如下

    1.Exception:

    Traceback (mostrecent call last):

    ……

    PermissionError:[Errno 13]

    Permission denied:"D:\software\Anaconda\Lib\site-packages\numpy\core\multiarray.cp36-win_amd64.pyd"

    解决办法:关闭所有正在运行的python程序

    2. Installing collected packages:numpy, tensorflow-tensorboard, tensorflow

    Found existing installation: numpy 1.11.3

    Uninstalling numpy-1.11.3:

    Exception……

    无法卸载numpy

    解决办法:pip install tensorflow –ignore-installed numpy

    =============================================================

    官方安装链接

    tensorflow 0.12.0开始支持Windows下安装了

    环境要求:

    Windows 64位

    python 3.5

    pip 9.0.1

    tensorflow 0.12.0

    cuda8.0

    cudnn5.1

    visual c++ 2015 运行时库

    查看gpu是否支持cuda

    安装过程:

    安装python3.5

    安装

    升级pip

    python.exe -m pip install --upgrade pip

    安装tensorflow

    cpu版本

    pip install --upgrade tensorflow

    gpu版本

    pip install --upgrade tensorflow-gpu

    gpu版本tensorflow安装gpu支持包

    安装cuda8.0

    安装

    安装cudnn5.1

    安装

    添加解压后的bin目录到PATH环境变量

    测试tensorflow

    $ python

    ...

    >>>import tensorflow as tf

    >>>hello = tf.constant("Hello, TensorFlow!")

    >>>sess = tf.Session()

    >>>print(sess.run(hello))

    b"Hello, TensorFlow!"

    >>>a = tf.constant(10)

    >>>b = tf.constant(32)

    >>>print(sess.run(a + b))

    42

    >>>

    另外需确认CUDA CUDNN与TensorFlow版本是否匹配

    gpu使用情况查看

    nvidia-smi -l # 实时返回GPU使用情况

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  • tensorflow是我们常用的框架源码部分,models则是扩展模块部分,在官网如下图:具体的github地址为:https://github.com/tensorflow/models我们想安装models模块使用,那怎么安装呢,思考几点:tensorflo...

    tensorflow自1.0版本起,将models单独拿出来作为一个文件版块。所以在tensorflow的github库中会存在两个部分,tensorflow是我们常用的框架源码部分,models则是扩展模块部分,在官网如下图:

    ad0be4006da752e1c1ca0200347cdd8c.png

    具体的github地址为:https://github.com/tensorflow/models

    我们想安装models模块使用,那怎么安装呢,思考几点:

    1. tensorflow是使用anaconda安装的。
    2. models是单独的模块。
    3. 怎么集成到tensorflow里呢,直接安装到tensorflow目录是不是就可以了。

    怎么查看anaconda安装的tensorflow路径呢,使用如下命令:

    import tensorflow as tf
    print(tf.__path__)

    可以看安装路径如下图:

    8bf9063f60e4d5777003401fd66b4365.png

    进入/anaconda3/envs/tensorflow/lib/python3.6/site-packages/tensorflow目录下克隆models模块,命令如下:

    git clone --recurse-submodules https://github.com/tensorflow/models
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  • 序言:Tensorflow1的版本问题:重要提示:本教程面向TensorFlow1.14,它(在编写本教程时)是TensorFlow2.x之前的最新稳定版本。 Tensorflow 1.15也已发布,但似乎显示出不稳定性问题。TensorFlow 1.9的版本可以在这里...

    序言:

    Tensorflow1的版本问题:

    重要提示:本教程面向TensorFlow1.14,它(在编写本教程时)是TensorFlow2.x之前的最新稳定版本。 Tensorflow 1.15也已发布,但似乎显示出不稳定性问题。

    TensorFlow 1.9的版本可以在这里找到。TensorFlow Object Detection API tutorial​tensorflow-object-detection-api-tutorial.readthedocs.io

    在纠正本教程时,对象检测模型培训和评估未迁移到TensorFlow 2.x。从个人测试来看,使用预先训练的模型进行检测似乎是可行的,但是还不可能训练和评估模型。迁移完成后,将生成TensorFlow 2.x的版本。

    tensoflow1和tensorflow2的不兼容问题实时讨论链接:https://github.com/tensorflow/models/issues/6423#issuecomment-600925072​github.com

    这是一个循序渐进的教程/指南,介绍如何设置和使用TensorFlow的对象检测API来图像/视频中的对象检测。

    为了确保我们没有包冲突和/或我们可以安装几个不同版本/变体的TensorFlow(例如CPU和GPU),通常建议使用某种虚拟环境。在本教程中,我们将使用Anaconda创建和管理我们的虚拟环境, 虽然安装和使用TensorFlow并不需要使用Anaconda,但我建议您这样做,因为它是管理包和设置新虚拟环境的直观方法。

    我们将在本教程中使用的软件工具如下表所示:

    Tensorflow的安装

    一、Anaconda虚拟环境管理器WindowsDownload Anaconda Python 3.7 version for Windows

    Run the downloaded executable (.exe) file to begin the installation. See here for more details.

    (Optional) In the next step, check the box “Add Anaconda to my PATH environment variable”. This will make Anaconda your default Python distribution, which should ensure that you have the same default Python distribution across all editors.Linux(重点介绍)• Download Anaconda Python 3.7 version for Linux

    • Run the downloaded bash script (.sh) file to begin the installation. See here for more details.

    • When prompted with the question “Do you wish the installer to prepend the Anaconda<2 or 3> install location to PA TH in your /home//.bashrc ?”, answer “Y es”. If you enter “No”, you must manually add the path to Anaconda or conda will not work.

    1)下载地址:Individual Edition | Anaconda​www.anaconda.comDownload Anaconda Python 3.7 version for Linux

    2)安装方法与验证成功方法:Installing on Linux​docs.anaconda.com

    二、tensorflow的安装

    如备注部分所述,TensorFlow有两种通用变体,它们使用计算机上的不同硬件来运行计算量很大的机器学习算法。最简单的安装,但在大多数情况下也是最慢的性能,是TensorFlow CPU,它直接运行在您的计算机的CPU上。

    如果你的计算机拥有英伟达的显卡。你可以利用cuda 核心的优势来加速运算进程,TensorFlow GPU

    1) TensorFlow CPU安装创建新的Conda虚拟环境(可选): 创建一个名为tensorflow_cpu的新虚拟环境

    conda create -n tensorflow_cpu pip python=3.7

    激活: 现在,让我们通过在终端窗口中运行以下命令来激活新创建的虚拟环境:

    activate tensorflow_cpu

    激活虚拟环境后,环境的名称应显示在cmd路径说明符开头的括号内,例如:

    (tensorflow_cpu) C:\Users\sglvladi>

    2. 为Python安装TensorFlow CPU

    打开一个新的终端窗口并激活tensorflow_cpu环境

    pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow==1.14

    3. 测试您的安装

    通过运行以下命令启动新的Python解释器会话:

    python

    import tensorflow as tf

    hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')

    sess = tf.Session()

    print(sess.run(hello))

    正常运行结果:

    2019-02-28 11:59:25.810663: I

    ˓ →T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.

    ˓ →cc:141] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was

    ˓ →not compiled to use: AVX2

    2)tensorflow GPU安装

    TesnorFlow GPU的安装比TensorFlow CPU稍微复杂一些,主要是因为需要安装相关的图形和CUDE驱动程序。有一个很好的Youtube教程下面,解释如何安装TensorFlow GPU。TesnorFlow GPU安装视频https://www.zhihu.com/video/1243235889364914176

    安装之前, 您需要确保您的系统能够满足以下要求:安装 CUDA Toolkit

    Windows: Follow this link to download and install CUDA Toolkit 10.0.CUDA Toolkit 10.0 Archive​developer.nvidia.com

    Linux: Follow this link to download and install CUDA Toolkit 10.0 for your Linux distribution.

    2. 安装 CUDNN

    Windows

    • 根据需要创建用户配置文件并登录

    • Select cuDNN v7.6.5 (Nov 5, 2019), for CUDA 10.0

    • Download cuDNN v7.6.5 Library for Windows 10

    • Extract the contents of the zip file (i.e. the folder named cuda) inside \NVIDIA

    GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\, where points to the installation directory specified during the installation of the CUDA Toolkit. By default = C:\ProgramFiles.

    Linux

    • 根据需要创建用户配置文件并登录

    • Select cuDNN v7.6.5 (Nov 5, 2019), for CUDA 10.0

    • Download cuDNN v7.6.5 Library for Linux

    • Follow the instructions under Section 2.3.1 of the CuDNN Installation Guide to install CuDNN.NVIDIA Deep Learning SDK Documentation​docs.nvidia.com

    3. 环境设置

    As per Section 7.1.1 of the CUDA Installation Guide for Linux, append the following lines to ~/.bashrc:

    # CUDA related exports

    export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin${PATH:+:${PATH}}

    export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_

    ˓ →PATH}}

    4. 更新GPU驱动程序.

    如果在CUDA工具包的安装过程中(请参阅Install CUDA Toolkit)选择了Express installation 选项,那么GPU驱动程序将被CUDA工具包附带的驱动程序覆盖。这些驱动程序通常不是最新的驱动程序,因此,您可能希望升级您的驱动程序:• Select your GPU version to download

    • Install the driver for your chosen OS

    5. 创建新的Conda虚拟环境

    conda create -n tensorflow_gpu pip python=3.7

    以上将创建一个名为tensorflow_gpu的新虚拟环境,激活:

    activate tensorflow_gpu

    激活虚拟环境后,环境的名称应显示在cmd路径说明符开头的括号内:

    (tensorflow_gpu) C:\Users\sglvladi>

    6. 为Python安装TensorFlow GPU

    pip install --upgrade tensorflow-gpu==1.14

    7. 测试您的安装

    python

    import tensorflow as tf

    hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')

    sess = tf.Session()

    print(sess.run(hello))

    2019-11-25 07:20:32.415386: I tensorflow/stream_executor/platform/default/

    ˓ →dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library nvcuda.dll

    2019-11-25 07:20:32.449116: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_

    ˓ →device.cc:1618] Found device 0 with properties:

    name: GeForce GTX 1070 Ti major: 6 minor: 1 memoryClockRate(GHz): 1.683

    pciBusID: 0000:01:00.0

    b'Hello, TensorFlow!'

    三、 TensorFlow模型安装

    现在您已经安装了TensorFlow,是时候安装TensorFlow使用的模型来实现它的魔力了。

    1) 安装必备组件

    假设您刚刚创建了新的虚拟环境(无论是tensorflow_cpu、tensorflow_gpu还是您可能使用过的其他名称),在安装模型之前,需要安装一些包。

    通过运行以下命令,可以使用conda安装包:

    conda install (=), (=), ..., (=)

    要简单地安装最新版本的所有软件包,您可以运行:

    conda install pillow, lxml, jupyter, matplotlib, opencv, cython

    或者,如果不想使用Anaconda,可以使用pip安装软件包:

    pip install (==) (==) ... (==)

    但是您需要安装opencv python而不是opencv。

    2) 下载TensorFlow模型

    为了保证与安装的tensorflow(v1.14.0)环境的兼容性,我们最好选择发行版:Tensorflow Models releases,版本v1.13.0是v2.0之前的最后一个非官方版本,因此在这里使用。在您选择的路径下创建一个新文件夹,并将其命名为TensorFlow。

    (e.g.C:\Users\sglvladi\Documents\TensorFlow).

    2. cd TensorFlow

    3. 可以使用下面两种方法: TensorFlow Models v.1.13.0 release

    为保持文件的一致的, 在里面这个后者的案例你将有到重命 这个提取文件夹 models-r1.13.0改为models, 您现在应该在TensorFlow文件夹下有一个名为models的文件夹,其中包含另外4个文件夹:

    3)Protobuf安装/编译

    Tensorflow对象检测API使用Protobufs配置模型和训练参数。在使用框架之前,必须下载并编译Protobuf库。应按如下方式进行:在https://github.com/protocolbuffers/protobuf/releases上下载最新的protoc-*-*.zip发行版,当前是:protobuf-all-3.12.0-rc-1.tar.gz for linux

    解压下载的protobuf-all-3.12.0-rc-1.tar.gz放到你选择的文件夹中

    把加到路径环境变量当中

    cd TensorFlow/models/research/

    # From within TensorFlow/models/research/

    protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=.

    4) 添加必要的环境变量

    1. 安装Tensorflow\models\research\object_detection路径下的包:

    # From within TensorFlow/models/research/

    pip install

    2. Add research/slim to your PYTHONPATH:

    # From within tensorflow/models/research/

    export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/TensorFlow/models/research/slimhttps://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/installation.md​github.com

    5) COCO API 安装(可选)

    如果您对使用COCO评估指标感兴趣,应该安装pycocotools包,如评估模型(可选)中所述。make

    将pycocotools子文件夹复制到Tensorflow/models/research

    git clone https://github.com/cocodataset/cocoapi.git

    cd cocoapi/PythonAPI

    make

    cp -r pycocotools /TensorFlow/models/research/

    默认指标基于Pascal VOC评估中使用的指标。要使用COCO对象检测度量,请将metrics_set:“COCO_detection_metrics”添加到配置文件中的eval_config消息。

    要使用COCO实例分段度量,请将metrics_set:“COCO_mask_metrics”添加到配置文件中的eval_config消息中。

    6) 测试您的安装打开一个新的终端窗口并激活tensorflow_gpu环境(如果您还没有这样做的话)

    cd TensorFlow\models\research\object_detection

    # From within TensorFlow/models/research/object_detection

    jupyter notebook

    这将在您的计算机上启动一个新的jupyter笔记本服务器,并将您重定向到默认浏览器的新选项卡。 一旦到了那里,只需遵循森德克斯的Youtube视频,以确保一切顺利运行。Test your Installationhttps://www.zhihu.com/video/1243259579854708736

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  • 安装了IDLE后安装tensorflow

    千次阅读 2018-10-11 20:19:12
    很多人安装tensorflow时候选择使用anaconda来安装,小编也安装了,但是不怎么会配置,导致不能正确的导入tensorflow模块,所以选择了简单粗暴的直接在cmd下执行命令安装tensorflow 也希望有大神路过能够指点迷津 ...

    很多人安装tensorflow时候选择使用anaconda来安装,小编也安装了,但是不怎么会配置,导致不能正确的导入tensorflow模块,所以选择了简单粗暴的直接在cmd下执行命令安装tensorflow

    也希望有大神路过能够指点迷津
    首先安装IDLE
    官网 python

    1.安装好IDLE

    版本无所谓,自己选择,网上也有很多教程,需要注意的是要加入环境变量
    在这里插入图片描述

    2.打开cmd,输入命令pip install tensorflow

    在这里插入图片描述

    等待安装好,打开IDLE测试
    输入import tensorflow as tf
    在这里插入图片描述
    如果不报错,则证明安装成功,就可以进入下一阶段的学习啦

    另外,安装完tensorflow提示升级 可以先不用管,等到后续需要升级再去升级

    展开全文
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  • Win10+Anaconda+python3.6安装Tensorflow

    千次阅读 2017-10-31 17:35:29
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    2020-01-31 20:10:40
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    千次阅读 2018-03-27 11:03:02
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    千次阅读 2017-12-20 18:08:19
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怎么安装tensorflow模块