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  • 首先声明几点:安装tensorflow是基于Python的,并且需要从Anaconda仓库中下载。所以我们的步骤是:先下载Anaconda,再在Anaconda中安装一个Python,(你的电脑里可能本来已经装了一个Python环境,但是Anaconda中的...

    首先声明几点:

    安装tensorflow是基于Python的,并且需要从Anaconda仓库中下载。

    所以我们的步骤是:先下载Anaconda,再在Anaconda中安装一个Python,(你的电脑里可能本来已经装了一个Python环境,但是Anaconda中的Python是必须再装的),然后再下载安装tensorflow。

    因为anaconda支持的python版本与TensorFlow支持的python版本不一致可能会导致安装出错,因此下载时候一定不能下载最新版本的anaconda,要先查询下tensorflow支持python哪个版本再下。

    我安装的是:Anaconda3-4.0.0-Windows-x86_64.exe和Python3.5。

    一,安装Anaconda

    安装需要注意:

    win+R进入windows中的命令模式,运行cmd:

    输入:conda --version检测anaconda环境是否安装成功.

    如图表示安装成功

    二,安装Tensorflow

    安装Tensorflow,在Anaconda Prompt中输入:condacreate -n tensorflow python=3.5

    在这里找到Anaconda Prompt

    一般情况下下载会很慢,大概率会失败,因为一般默认链接的都是国外镜像地址,下载肯定很慢。

    改一下链接镜像的地址:打开安装好的Anaconda中的 Anaconda Prompt,然后输入:

    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

    conda config --set show_channel_urlsyes

    这两行代码用来改成连接清华镜像的。直接一同复制后粘贴到Anaconda Prompt命令行就行:

    打开C:\Users\自己用户名\.condarc文件:

    删除两行代码:

    ssl_verify: true

    - defaults

    然后在Anaconda Prompt中输入:condacreate -n tensorflow python=3.5.2

    开始下载插件

    此时,便开始下载各个插件,如果显示安装失败,则关闭窗口,重新打开在命令框输入:conda clean --lock

    接着重新输入condacreate -n tensorflow python=3.5.2

    下载插件完成

    输入activate tensorflow切换了,就代表安装成功了。

    我们要安装的是CPU版本,那么在命令下紧接着输入:

    pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow

    如果无法下载,请留言

    这一步如果出现:

    如果无法下载,请留言

    因为pip的版本需更新,安装提示输入指令:python -m pip install --upgrade pip'就可以了

    接下来最后一步——测试:

    在Anaconda Prompt窗口中输入: python

    进入python后依次输入:

    import tensorflowas tf

    sess= tf.Session()

    a= tf.constant(10)

    b= tf.constant(12)

    sess.run(a+b)

    运行结果22,就代表你已经完全安装好Tensorflow了。

    如果还遇到其他一些奇怪的错误,随时留言我们可以一起探讨。。。。。。。。。。。。。。。。。。

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  • 我正在安装tensorflow r0.11。我试过了pip install tensorflow==r0.11pip install tensorflow<0.12但我知道这个错误Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow==0.11.0 (from versions...

    我正在安装tensorflow r0.11。我试过了pip install tensorflow==r0.11

    pip install tensorflow<0.12

    但我知道这个错误Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow==0.11.0 (from versions: 0.12.0rc0, 0.12.0rc1, 0.12.0, 0.12.1)

    No matching distribution found for tensorflow==0.11.0

    我假设pip不再支持非擦写版本,我如何才能得到它?

    我也试过了pip install git+git://github.com/tensorflow/tensorflow@r0.11

    Cloning git://github.com/tensorflow/tensorflow (to r0.11) to /private/var/folders/1p/7km73m0s2cvdfb1js3ct8_mh0000gn/T/pip-JMMIRP-build

    Complete output from command python setup.py egg_info:

    Traceback (most recent call last):

    File "", line 1, in

    IOError: [Errno 2] No such file or directory: '/private/var/folders/1p/7km73m0s2cvdfb1js3ct8_mh0000gn/T/pip-JMMIRP-build/setup.py'

    ----------------------------------------

    Command "python setup.py egg_info" failed with error code 1 in /private/var/folders/1p/7km73m0s2cvdfb1js3ct8_mh0000gn/T/pip-JMMIRP-build/

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  • win10 + anaconda3 + python3.6 如何安装tensorflow + keras首先,创建一个新的环境,这个环境适合python3.5使用;然后,创建名tensorflow的环境,并安装python3.5;接着,激活tensorflow;第四步,在tensorflow环境中...


    初入深度学习,就遇到了困难,一直安装不了tensorflow和keras库!!!真是让人着急!!!在经过无数次尝试,看了无数篇博客之后,终于安装上了。下面是具体的安装步骤。

    首先,创建一个新的环境,这个环境适合python3.5使用;

    conda create -n py35 python=3.5 anaconda
    

    如果在创建过程中出现如下错误

    RemoveError: 'setuptools' is a dependency of conda and cannot be removed from conda's operating environment
    

    按下面步骤进行:
    第一步,卸载setuptools库;

    pip uninstall setuptools
    

    第二步,重新安装setuptools库;

    conda install setuptool
    

    然后,创建名tensorflow的环境,并安装python3.5;

    conda create -n tensorflow python=3.5
    

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    接着,激活tensorflow;

    conda activate tensorflow
    

    在这里插入图片描述
    在此步结束之后,可使用 conda info --envs 语句查看conda环境,看tensorflow环境是否创建成功,这里是已经创建成功的情况。
    在这里插入图片描述

    第四步,在tensorflow环境中,安装tensorflow1.2版本;

    在这里插入图片描述在这里插入图片描述

    第五步,继续安装keras库;

    pip install keras
    

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    最后,测试tensorflow库和keras库是否安装成功,这里是安装成功的。

    在这里插入图片描述

    如果在import tensorflow时出现以下错误
    (1)第一种错误:
    在这里插入图片描述

    但conda list 中包含tensorflow库,按一下步骤进行:
    首先,升级setuptools库;

    pip install --upgrade -I setuptools
    

    然后,重新安装tensorflow库。

    pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow
    

    (2)第二种错误:
    在这里插入图片描述
    将numpy版本降低:

    pip install numpy==1.16
    

    注:此过程在网络较好的情况下进行,过程较长,请耐心等待。

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  • win10系统基于python的gpu版tensorflow库超详细安装教程前言前置知识cuda和cudnn安装tensorflow-gpu安装用anaconda安装用pip安装keras安装在pycharm中以gpu方式编译运行tensorflow+keras代码 前言 先介绍需要安装的...

    前言

    先介绍需要安装的硬件基础cuda和cudnn,然后介绍如何下载python的tensorflow-gpu和keras库,最后实现在pycharm下编译运行。安装tensorflow-gpu和keras有两种方法,一种是用anaconda一种是用pip。用pip安装也有两种方法,一种是直接在命令行运行pip install tensorflow-gpu,一种是离线安装。

    前置知识

    1. Keras是一个模型级的库,为开发深度学习模型提供了高层次的构建模块。它不处理张量操作、求微分等低层次的运算。相返,它依赖于一个专门的、高度优化的张量库来完成这些运算,这个张量库就是Keras的后端引擎。目前Keras有三个后端实现:TensorFlow、Theano和CNTK。
      在这里插入图片描述
    2. 使用gpu版tensorflow的前提是电脑上有显卡是N卡,因为大部分A卡的GPU是不支持cuda的。然后再看N卡的计算能力是否大于3.0,可以在任务管理器中的性能一栏查看GPU型号,然后在显卡计算能力表查看对应的计算能力。
      在这里插入图片描述
    3. cuda是NVIDIA推出的通用并行计算架构,cudnn是用于深度神经网络的GPU加速库。cuda需要跟要下载的tensorflow_gpu版本对应,cudnn不仅要跟tensorflow_gpu版本对应还要跟cuda版本对应,因为cudnn是cuda的扩展计算库。具体对应如下图:
      在这里插入图片描述
    4. 进入cmd运行pip list查看安装过哪些库,出现numpy或者一些名称包含tensor的库需要先用pip uninstall库名卸载,因为下载安装tensorflow-gpu库会自带这些东西,如果原来已经有的话可能发生冲突。
    5. 电脑需要visual c++ 2015运行库。

    cuda和cudnn安装

    1、cuda官网下载链接,要根据下载的tensorflow-gpu版本下载对应的cuda版本,我下载的是cuda10.1对应tensorflow-gpu2.1.0。下载完是一个exe文件,直接点击运行,会自行安装,安装时会让你选择一个文件夹作为抽取文件临时存放,记住这不是安装文件夹,安装路径会自动指定,临时文件夹安装完后会自动删除。安装完后,环境变量会自动添加。打开cmd,运行nvcc --version出现提示信息表示安装成功。在这里插入图片描述在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    2、cudnn官网下载链接,进去之后找到对应的版本,点击Download,他会要你注册登录,然后填个问卷,才可以下载,这一步自行按照网站提示做就可以了。提交完问卷后,就可以点击下载了。注意cudnn的版本不仅要跟tensorflow-gpu对应还要跟cuda对应。下载完之后得到一个压缩包,解压出来有三个文件夹,接下来需要将cudnn与cuda进行链接,也就是把cudnn三个文件夹中的文件复制到CUDA相应文件夹的下面。
    在这里插入图片描述

    tensorflow-gpu安装

    用anaconda安装

    有想要通过anaconda安装的可以看这个b站视频,里面讲得很详细并且使用了清华镜像进行高速下载。

    用pip安装

    使用pip进行安装有两种方式,一种是直接在cmd里运行pip install tensorflow-gpu==2.1.0,==2.1.0是指定要下载的版本号,默认下载最新版本,如果觉得下载速度太慢可以加一个镜像路径pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu=2.1.0;另一种是通过python库的官方网站pypi.org下载离线安装包,虽说是离线安装但还是需要有网络,因为还需要下载一些依赖。如果官网下载太慢我这里提供百度网盘链接tensorflow-gpu2.1.0win离线安装包,提取码8bzu。
    1、进入cmd,运行python查看python版本。
    在这里插入图片描述
    2、进入pypi.org(python库的官方网站),输入搜索内容tensorflow_gpu查看相应信息,确定需要安装哪个版本。
    在这里插入图片描述
    最好不要选择带有PRE_RELEASE字样的。可以看到目前最新版本为2.2.0,但是由于我个人只能查到2.1.0版本对应的cuda和cudnn,所以我选择下载2.1.0的。
    在这里插入图片描述
    python version那一列的cp37表示对应的python版本为3.7,然后根据自己的python版本及系统选择一个进行下载,可以看出linux支持32位和64位但是windows只支持64位。
    3、进入cmd,输入pip install 空格然后将下载好的安装包用鼠标拖到cmd中按下enter开始安装。
    在这里插入图片描述
    4、如果安装过程出现一堆红字且里面有显示PermissionError或者Permission denied则需要以管理员身份运行cmd重新进行安装,推荐使用PowerShell。使用PowerShell不能将离线安装包拖进来,只能手动输入安装包所在的位置。
    在这里插入图片描述
    5、如果安装过程出现类似ERR:google-auth 1.15.0 has requirement setuptools>=40.3.0,but you’ll have setuptools 39.0.1 which is incompatible的错误,则用pip install --ignore-installed+安装包位置重新安装,具体参考这里

    keras安装

    进入cmd运行pip install keras。

    在pycharm中以gpu方式编译运行tensorflow+keras代码

    1、第一种方法是在源代码中添加下列两行代码,指定要使用的gpu。

    import os
    # 指定使用0,1,2三块卡
    os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1,2" 
    

    2、第二种是通过编辑配置来实现。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    3、CUDA_VISIBLE_DEVICES的值表示要用哪几个有cuda的显卡gpu来运行,比如我的电脑上只有一张N卡,所以这个值应该为0,就像数组索引一样,从0开始。

    展开全文
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