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Tensorflow详细安装步骤及PyCharm配置
Tensorflow是谷歌开源的深度学习框架,分为两个版本,GPU和CPU,主要的区别在于计算速度,GPU版本要比CPU计算速度更快,适用于处理大量复杂的数据,但需要计算机配置独立NVIDIA显卡。CPU版本没有显卡要求,安装更简单,合适新手小白和学生党,下面介绍CPU版本Tensorflow的详细安装步骤
系统环境:Windows10
第一步:安装Anaconda
两种方式:直接在Anaconda官方网站下载,但速度很慢;建议第二种,选择镜像网站下载,速度快,这里给出清华大学开源软件镜像网站下载地址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
目前tensorflow支持的是python3.5和3.6,建议安装历史版本的Anaconda,如果安装python3.7版本的也没关系,在配置tensorflow环境时也可将python3.7降为3.5。
安装成功后,打开控制台(cmd),通过python –version查看内置版本
在安装目录下输入conda info –envs,可以看到当前存在的环境
如果只有一个base环境也没关系,创建一个tensorflow环境并安装python3.5版本,命令为conda create –name tensorflow python=3.5。
打开anaconda后可以看到这两个环境。
第二步:安装tensorflow包
在控制台激活tensorflow环境:activate tensorflow
在该环境下查看自己安装的python版本,这里是python3.5
如果没有或者是其他版本的python,先按照上面的方法安装或降级命令为:conda install Python=3.5
然后就可以安装了。
注意:一定要在tensorflow的环境下安装
输入命令:pip install tensorflow ,默认安装最新版本的tensorflow
此时可能会超时,造成安装失败,可以选择以下镜像路径安装:
清华:https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
阿里云:http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
华中理工大学:http://pypi.hustunique.com/
山东理工大学:http://pypi.sdutlinux.org/
豆瓣:http://pypi.douban.com/simple/
输入命令:pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow
一般很快就会装好,如果网速不行可以多试几次。
等待安装成功后,输入命令:conda list ,查看该环境下是否有tensorflow,有则表示安装成功。
其次,可以打开anaconda查看
如果在installed目录下没有tensorflow包,切换到Not installed,选中tensorflow即可。
第三步 测试
注意:必须在tensorflow的环境下输入下面的测试代码,因为anaconda还有一个base环境,如果直接测试会报错:No module name ‘tensorflow’
import tensorflow as tf
hello = tf.constant(‘hello,tensorflow’)
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
测试成功!
如果在ipython和Spyder里测试,同样先在tensorflow环境中加入ipython和Spyder,否则会报错。
第四步 配置Pycharm
如果不打算使用pycharm作为python的运行环境,则不需要进行这一步。
在官网安装好pycharm后,打开新建一个项目
建好后选择File—Setting—Project Interpreter,查看是否配置正确,且有tensorflow
如果空白,则点击右侧添加正确的interpreter
如果没有tensorflow,点击包旁边的加号,搜索tensorflow安装
这里已经有了,所以显示蓝色。
此时,可能会出现tensorflow一直装不上的情况,解决方法如下:
在添加interpreter时选择第二个选项,并配置正确的路径,返回就可以看到已经装好的tensorflow。
配置好后新建一个.py文件,输入测试代码,运行成功。
可能出现的问题:
-
SEE警告
每次在运行tensorflow程序时会出现类似的SEE警告,这是因为tensorflow没有以源码的形式安装,如果不想每次都出现这个警告,处理方法:
在代码中加入下面两句
import os
os.environ[‘TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL’] = ‘2’(忽略警告)
如果想彻底没有这个警告,需要去官网下载源代码重新安装。
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