gpu版本的tensorflow環境搭建

tensorflow環境搭建

逃避的人

2019.03.03 13:31:58字數 337閱讀 187

anaconda

首先安裝anaconda，官網下載，直接安裝，可參考網上教程

python虛擬環境創建

conda create -n tensorflow python=3.7 ipykernel

執行上述命令創建名字爲tensorflow的環境，指定該環境python版本爲3.7；安裝ipykernel包，便於後續jupyter的使用；

conda env list 

查看所有環境，帶*表示當前激活環境，默認爲base環境

conda activate tensorflow

激活tensorflow環境

conda deactivate tensorflow

關閉tensorflow環境，回到base環境

tensorflow安裝

conda search ‘*tensorflow*’

conda search ‘*tensorflow-gpu*’

搜索tensorflow版本

conda install -n tensorflow tensorflow-gpu=1.12.0

指定爲tensorflow環境安裝1.12.0的gpu版本的tensorflow

import tensorflow as tf

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

sess = tf.Session()

print sess.run(hello)

驗證是否安裝成功

jupyter notebook使用

jupyter notebook

啓動jupyter notebook，點擊新建，選擇kernel（上面conda create時安裝ipykernel會自動創建和該虛擬環境關聯的kernel），即可創建並在頁面上運行python代碼。若kernel不是指定環境的，會無法import該環境的module。

若創建環境時忘記安裝ipykernel，可在激活環境後安裝

conda activate tensorflow

conda install ipykernel

python -m ipykernel install --name tensorflow

最後一行爲創建名爲tersorflow的kernel，重啓jupyter notebook後即可看見新建的kernel。