【TensorFlow】Windows10 64 位下安装 TensorFlow - 官方原生支持

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

之前写过一篇在 ubuntu 下安装 TensorFlow 的教程，那个时候 TensorFlow 官方还不支持 Windows 系统，虽然可以通过其他方法安装，但是终究不是原生的，而且安装过程繁琐易错。好消息是，Google官方在11月29号的开发者博客中宣布新的版本（0.12）将增加对Windows的支持，我11月30号知道的，立马就安装试了试，安装过程非常简单，不过也有一些需要手动调整。

这里写图片描述

更新

这里我会列出对本文的更新。

2017 年 3 月 1 日：cuDNN 版本从 5.0 升级到 5.1 版本，更新 cuda 和 cudnn 下载地址。
2017 年 3 月 20 日：标记 安装前准备 中的第五条 确保你安装了 VS2015 或者 2013 或者 2010。 为存疑。这是我之前在 TensorFlow 官网看到的，但是现在去翻了翻找不到了。如果有同学没有安装 VS 就把 TensorFlow 安装成功了的话，请在下方评论区说明下，到时候我会将这个要求标记为删除。谢谢。
2017 年 3 月 26 日：更新 TensorFlow 安装命令。
2017 年 4 月 18 日：
- 安装前准备 第五条标记为删除，经过我再次试验发现不需要 VS 的支持。
- 增加问题 Cannot remove entries from nonexistent file 的解决办法。
2017 年 7 月 20 日：增加问题 ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。 、ImportError: No module named '_pywrap_tensorflow_internal' 和 ImportError: No module named 'tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal 的时候` 的解决办法。
2017 年 7 月 31日：更新关于 Python 版本的说明，TensorFlow 从 1.2 开始在 Windows 上支持 Python 3.6。感谢评论区 @Vince_Ace 提供的信息。
2017 年 8 月 20 日：TensorFlow 1.3 发布，更新 cuDNN 版本说明。感谢评论区 @myseth1023 提供的信息。
2017 年 8 月 21 日：删除 安装cuDNN 中容易误导人的部分（关于添加环境变量）。
2018 年 3 月 12 日：TensorFlow 1.6 发布，更新相关说明，详细发布说明参考 Release TensorFlow 1.6.0。
2018 年 3 月 18 日：增加问题 #4 及其解决办法。
2019 年 4 月 5 日：增加问题 #5 及其解决办法（针对 TensorFlow 1.13）。
2019 年 10 月 14 日：TensorFlow 2.0 正式版发布，更新相关说明和对应测试代码。详细发布说明参考 Release TensorFlow 2.0。关于 TensorFlow 2.0 的新变化，我最近写一篇文章来专门说一说，写好后更新在这里。
2020 年 11 月 10 日：增加 conda 安装方式。

话题终结者

大部分情况下，优先尝试用 conda，尤其是安装 GPU 版。conda 会自动帮你下载对应 cuda 和 cudnn，帮你处理依赖，真正的一键安装。

conda install tensorflow-gpu  # GPU
conda install tensorflow  # CPU

如果 conda 安装出现错误或其他情况（conda 也是有一定几率出错的，而且conda 上一般版本更新较为滞后），考虑用 docker，最后再考虑下面的本地安装方式。

想了解更多 TensorFlow 相关资讯，可扫描下方二维码关注 TensorFlow 官方微信。

安装前准备

TensorFlow 有两个版本：CPU 版本和 GPU 版本。GPU 版本需要 CUDA 和 cuDNN 的支持，CPU 版本不需要。如果你要安装 GPU 版本，请先确认你的显卡支持 CUDA。我安装的是 GPU 版本，采用 pip 安装方式，所以就以 GPU 安装为例，CPU 版本只不过不需要安装 CUDA 和 cuDNN。

在这里确认你的显卡支持 CUDA。
确保你的 Python 版本是 3.5 64 位及以上。（TensorFlow 从 1.2 开始支持 Python 3.6，之前的官方是不支持的）
确保你有稳定的网络连接。
确保你的 pip 版本 >= 8.1。用 pip -V 查看当前 pip 版本，用 python -m pip install -U pip 升级pip 。
~~确保你安装了 VS2015 或者 2013 或者 2010。此条非必须，删除。~~

此外，建议安装 Anaconda，因为这个集成了很多科学计算所必需的库，能够避免很多依赖问题，安装教程可以参考这里。

以上条件符合，那么恭喜你可以开始下载 CUDA 和 cuDNN 的安装包了，注意版本号会由于 TensorFlow 不同版本有变化，此处请结合下面的安装 CUDA 和安装 cuDNN 说明）。

安装 TensorFlow

由于 Google 那帮人已经把 TensorFlow 打成了一个 pip 安装包，所以现在可以用正常安装包的方式安装 TensorFlow 了，就是进入命令行执行下面这一条简单的语句：

# GPU版本
pip3 install --upgrade tensorflow-gpu

# CPU版本
pip3 install --upgrade tensorflow

然后就开始安装了，速度视网速而定。

安装网之后你试着在 Python 中import tensorflow会告诉你没有找到 CUDA 和 cuDNN，所以下一步就是安装这两个东西。

安装 CUDA

TensorFlow 1.6：CUDA 9.0

TensorFlow 1.13.1：CUDA 10.0

TensorFlow 2.0：CUDA 10.0

这个也是很简单的，首先根据上面的版本去官网下载对应的安装包（~ 1.4 GB）。下载完那个 exe 文件就是 CUDA 的安装程序，直接双击执行就可以了，就像安装正常的其他软件一样，安装过程屏幕可能会闪烁，不要紧，而且安装时间有点长。

安装完之后系统变量会自动为你添加上，这个不用管。

测试一下是否安装成功，命令行输入 nvcc -V ，看到版本信息就表示安装成功了。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-K9Ioxbgh-1571047832039)(https://i.imgur.com/Qjk8FSf.png)]

安装 cuDNN

TensorFlow 1.6：cuDNN 7.0

TensorFlow 1.13.1：cuDNN >= 7.4.1

TensorFlow 2.0：cuDNN >= 7.4.1

首先去官网下载对应版本的安装包（~ 173 MB）。其实这个是一个压缩包，解压放到任何一个目录下就行，然后把其中的bin目录路径添加到Path环境变量里。

比如说我下载解压后放到了下图的 cuda 文件夹：

Path环境变量：

如果你已经安装了 cuDNN 5.0 ，那么升级 cuDNN 的方法可以参考这里 。

然后 import tensorflow 应该就成功了。

测试

TF 1.X 版本

用一个简单的矩阵乘法测试一下，

import tensorflow as tf

a = tf.random_normal((100, 100))
b = tf.random_normal((100, 500))
c = tf.matmul(a, b)
sess = tf.InteractiveSession()
sess.run(c)

看不清的话可以右键在新标签页打开图片查看大图

TF 2.X

TF2 不再需要 session，像 numpy 一样直接运行即可：

import tensorflow as tf

print(f"tensorflow version = { 
     tf.__version__}", end='\n\n')

a = tf.random.normal((100, 100))
b = tf.random.normal((100, 100))
c = tf.linalg.matmul(a, b)
c_numpy = c.numpy()  # 可以使用 .numpy() 变成 numpy array 形式

print(c, end='\n\n')
print(c_numpy)

Issues

#1 `Cannot remove entries from nonexistent file`

如果在安装 TensorFlow 的时候出现类似 Cannot remove entries from nonexistent file c:\users\li\anaconda3\lib\site-packages\easy-install.pth 的错误，那么可以参考 Cannot remove entries from nonexistent #622 和 osx 10.11 installation issues #135，里面说了好多种解决办法，我在这里介绍一种方法：在 pip3 install --upgrade tensorflow-gpu 之前先执行 pip install --upgrade --ignore-installed setuptools 。

#2 `ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。` 和 `ImportError: No module named '_pywrap_tensorflow_internal'`

右键在新标签页打开图片查看大图

如果在 import tensorflow 的时候这两个问题同时出现，那么很有可能是你的 cuda 和 cudnn 版本有问题，例如你的 cuda 版本是 8.0.60，而正确的是 8.0.44，重新安装正确的版本（文章里提供的）就可以。参考 On Windows, running “import tensorflow” generates No module named “_pywrap_tensorflow” error 。感谢 @qq_27690673 提供的信息。

#3 `ImportError: No module named 'tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal'`

右键在新标签页打开图片查看大图

如果在 import tensorflow 的时候出现此问题，那么你可能是在 tensorflow 的源码目录里进入了 python 解释器。离开该目录重新进入 python 解释器即可。

#4 `ImportError: DLL load failed: 动态链接库(DLL)初始化例程失败` 和 `ModuleNotFoundError: No module named '_pywrap_tensorflow_internal'`

以下报错信息参考自 import tensorflow failed, “ImportError: DLL load failed”. Even after install visual studio 2015, Microsoft Visual C++ 2015 Redistributable Update 3. · Issue #17393 · tensorflow/tensorflow：

Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 18, in swig_import_helper
    return importlib.import_module(mname)
  File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\importlib\__init__.py", line 126, in import_module
    return _bootstrap._gcd_import(name[level:], package, level)
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 994, in _gcd_import
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 971, in _find_and_load
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 955, in _find_and_load_unlocked
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 658, in _load_unlocked
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 571, in module_from_spec
  File "<frozen importlib._bootstrap_external>", line 922, in create_module
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 219, in _call_with_frames_removed
ImportError: DLL load failed: 动态链接库(DLL)初始化例程失败。

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 58, in <module>
    from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
  File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 21, in <module>
    _pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper()
  File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 20, in swig_import_helper
    return importlib.import_module('_pywrap_tensorflow_internal')
  File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\importlib\__init__.py", line 126, in import_module
    return _bootstrap._gcd_import(name[level:], package, level)
ModuleNotFoundError: No module named '_pywrap_tensorflow_internal'

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\__init__.py", line 24, in <module>
    from tensorflow.python import *
  File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\__init__.py", line 49, in <module>
    from tensorflow.python import pywrap_tensorflow
  File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 74, in <module>
    raise ImportError(msg)
ImportError: Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 18, in swig_import_helper
    return importlib.import_module(mname)
  File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\importlib\__init__.py", line 126, in import_module
    return _bootstrap._gcd_import(name[level:], package, level)
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 994, in _gcd_import
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 971, in _find_and_load
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 955, in _find_and_load_unlocked
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 658, in _load_unlocked
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 571, in module_from_spec
  File "<frozen importlib._bootstrap_external>", line 922, in create_module
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 219, in _call_with_frames_removed
ImportError: DLL load failed: 动态链接库(DLL)初始化例程失败。

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 58, in <module>
    from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
  File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 21, in <module>
    _pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper()
  File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 20, in swig_import_helper
    return importlib.import_module('_pywrap_tensorflow_internal')
  File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\importlib\__init__.py", line 126, in import_module
    return _bootstrap._gcd_import(name[level:], package, level)
ModuleNotFoundError: No module named '_pywrap_tensorflow_internal'


Failed to load the native TensorFlow runtime.

See https://www.tensorflow.org/install/install_sources#common_installation_problems

for some common reasons and solutions.  Include the entire stack trace
above this error message when asking for help.

新版本的 TensorFlow（1.6）会出现此问题，根据 TensorFlow 1.6.0 的发布说明，该版本会使用 AVX 指令，所以可能会在旧 CPU 上不能运行：

Prebuilt binaries will use AVX instructions. This may break TF on older CPUs.

参考 Tensorflow 1.6.0 cpu fails on import on Windows 10 · Issue #17386 · tensorflow/tensorflow 的讨论，有两种解决办法：

使用旧版 TensorFlow，比如你可以使用 pip install tensorflow==1.5 来安装 1.5 版本，安装之前最好卸载 1.6 的。
使用 @fo40225 提供的重新编译好的版本。

感谢 @qq_41568117 提供的反馈。

#5 `No module named 'numpy.core._multiarray_umath'`、`numpy.core.multiarray failed to import` 和 `numpy.core.umath failed to import`

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-80XaFcdM-1571047832048)(https://i.imgur.com/jeN5YvA.png)]

这是由于 numpy 版本较低，升级版本即可：

$ pip install -U numpy

END

发布者：全栈程序员-用户IM，转载请注明出处：https://javaforall.cn/127091.html原文链接：https://javaforall.cn

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【TensorFlow】Windows10 64 位下安装 TensorFlow – 官方原生支持

更新

话题终结者

安装前准备

安装 TensorFlow

安装 CUDA

安装 cuDNN

测试

TF 1.X 版本

TF 2.X

Issues

#1 `Cannot remove entries from nonexistent file`

#2 `ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。` 和 `ImportError: No module named '_pywrap_tensorflow_internal'`

#3 `ImportError: No module named 'tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal'`

#4 `ImportError: DLL load failed: 动态链接库(DLL)初始化例程失败` 和 `ModuleNotFoundError: No module named '_pywrap_tensorflow_internal'`

#5 `No module named 'numpy.core._multiarray_umath'`、`numpy.core.multiarray failed to import` 和 `numpy.core.umath failed to import`

END

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【TensorFlow】Windows10 64 位下安装 TensorFlow – 官方原生支持

更新

话题终结者

安装前准备

安装 TensorFlow

安装 CUDA

安装 cuDNN

测试

TF 1.X 版本

TF 2.X

Issues

#1 Cannot remove entries from nonexistent file

#2 ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。 和 ImportError: No module named '_pywrap_tensorflow_internal'

#3 ImportError: No module named 'tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal'

#4 ImportError: DLL load failed: 动态链接库(DLL)初始化例程失败 和 ModuleNotFoundError: No module named '_pywrap_tensorflow_internal'

#5 No module named 'numpy.core._multiarray_umath'、numpy.core.multiarray failed to import 和 numpy.core.umath failed to import

END

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#1 `Cannot remove entries from nonexistent file`

#2 `ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。` 和 `ImportError: No module named '_pywrap_tensorflow_internal'`

#3 `ImportError: No module named 'tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal'`

#4 `ImportError: DLL load failed: 动态链接库(DLL)初始化例程失败` 和 `ModuleNotFoundError: No module named '_pywrap_tensorflow_internal'`

#5 `No module named 'numpy.core._multiarray_umath'`、`numpy.core.multiarray failed to import` 和 `numpy.core.umath failed to import`