1. 安裝好Anaconda3版本
- (1) 注:可以發現最新版本是Anaconda5了(沒關係,下載就是了)
- (2) 注意安裝anaconda時一定要把環境變量加入windows環境中。要沒有勾選,安裝完後還有手動加入。而且注意3.4版本是默認不加入anaconda的文件路徑到環境變量的。
- (3) 安裝好了後,運行
開始菜單—>Anaconda3—>Anaconda Prompt
conda list
可以看到已經安裝了numpy、sympy等常用的包。
2. 安裝Tensorflow
有兩種方法可以安裝:
[方法一]
cpu版本
:pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow
[方法二]
gpu版本
:pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu
注意gpu版要事先選好並裝好CUDA和cuDNN
本文限於篇幅,只總結了方法一的安裝流程
方法一:CPU版本
- (1) 寫這篇文章時,TensorFlow在Windows下已經支持支持Python 3.6版本。
- (2) 打開Anaconda Prompt,輸入清華倉庫鏡像,這樣更新會快一些:
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
- (3) 在
Anaconda Prompt
中,用Anaconda3創建一個python3.6的環境,環境名稱爲tensorflow ,輸入下面命令:
conda create -n tensorflow python=3.6
運行 開始菜單—>Anaconda3—>Anaconda Navigator
,點擊左側的Environments
,可以看到tensorflow
的環境已經創建好了。
- (4) 在
Anaconda Prompt
中啓動tensorflow
環境:
activate tensorflow
- (5) 安裝cpu版本的TensorFlow
pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow
這樣tensorflow cpu版本就安裝好了。
當不使用TensorFlow時,可以通過deactivate
來關閉TensorFlow環境:
- (6) 測試cpu版本的TensorFlow
重新打開Anaconda Prompt
—>activate tensorflow
—>python
來啓動tensorflow,並進入python環境
測試代碼如下:
#TensorFlow使用圖(Graph)來表示計算任務;並使用會話(Session)來執行圖,通過Session.close()來關閉會話(這是一種顯式關閉會話的方式)。會話方式有顯式和隱式會話之分。
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') #初始化一個TensorFlow的常量
sess = tf.Session() #啓動一個會話
print(sess.run(hello))
-
(7) 其他問題
當我們用Anaconda自帶的iPython和Spyder以及jupyter notebook中輸入
import tensorflow as tf
的時候會失敗,顯示如下No module named 'tensorflow‘
,原因是我們沒有在TensorFlow的環境下打開它們。
爲此,我們需要在TensorFlow環境下安裝這兩個插件。- 打開
Anaconda Navigator
—>Environments
—>tensorflow
,選擇Not installed
,找到iPython和Spyder以及jupyter並安裝。
ipython:
Spyder:
jupyter notebook:
(7).1 好的,安裝好三個插件後,我們用例子分別來運行試試(都要事先
activate tensorflow
來啓動tensorflow):ipython:
Spyder:
立刻喚醒
Spyder
,並運行:jupyter notebook:
立刻喚醒
jupyter notebook
,並運行:(7).2 當然還有種更直接的方法由於直接tensorflow安裝了三個插件,直接去菜單找到下面框選的,選一個用就行了,效果一樣就不在贅述:
如果選的是沒框選的,是無法啓動TensorFlow的,這點要格外注意。 - 打開