TensorFlow2.0--Chapter01环境搭建

TensorFlow2.0–Chapter01环境搭建

TensorFlow 是一个端到端开源机器学习平台。它拥有一个全面而灵活的生态系统,其中包含各种工具、库和社区资源,可助力研究人员推动先进机器学习技术的发展,并使开发者能够轻松地构建和部署由机器学习提供支持的应用。

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TensorFlow1.x or 2.x

Google于去年早些时候发布了TensorFlow 2.0,这是对现有TensorFlow 1.0的重大飞跃。
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  • TensorFlow 1.x 主要用于处理「静态计算图」的框架。
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    使用 Tensorflow 2.0,我们可以简单地才用 “更像 python” 的功能形式,与 PyTorch 和 Numpy 操作直接相似。而不是带有计算图的两步范例,使其(除其他事项外)更容易调试 TF 代码。详细信息

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安装Anaconda

在Anaconda中安装TensorFlow可以直接安装在缺省的base环境中,也可以专门新建一个虚拟环境来安装。新建一个新的环境的好处是可以和已有环境隔离,不会干扰已有环境。例如已有环境是Python 3.8版本,如果有的程序只能运行Python 3.7版本的环境,就可以新建一个Python 3.7版本的专用环境。

官网:https://www.anaconda.com/

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安装自己电脑合适的版本即可

环境配置

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添加国内镜像源

Anaconda 安装完成后,国内的网络连接Anaconda的官方源,速度基本为0,大部分时间是连接不上的。国内清华大学有对应的镜像源,可以更改为对应的源,可以通过更换原解决

打开anaconda prompt ,在命令行中直接使用以下命令:

# 使用清华镜像源
conda config --prepend channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
# 或者使用国科大镜像源
conda config --prepend channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --prepend channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes

创建新环境

打开开始菜单中的“AnacondaPrompt”进入 Anaconda 的命令行终端,输入命令:

conda create --name tf2 python=3.7

进入tf2环境

conda activate tf2.0

创建一个juputer notebook快捷方式

conda activate tf2.0
conda install nb_conda

安装完毕后在Windows菜单里会多一项Jupyter Notebook(tf2)(图2.16),汇过这个菜单可以启动tf2环境下的Jupyter Notebook 服务
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安装tensorflow2.0

conda install tensorflow = 2.0

查看版本

import tensorflow as tf
tf.__version__
'2.0.0'

然后就可以运行 python 检验一下tensorflow安装路径:

tf.__path__
['C:\\Users\\Administrator\\anaconda3\\envs\\tf2\\lib\\site-packages\\tensorflow']

环境搭建好啦,让我们继续深入学习Tensorflow2.0吧

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转载自blog.csdn.net/qq_45176548/article/details/114339527