Anaconda3+Python3.6搭建Tensorflow

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安装Tensorflow有两种方式:pip及Anaconda

一:pip

pip:本地pip直接在您的系统上安装TensorFlow,而无需通过虚拟环境。由于本地pip安装不在单独的容器中,因此pip安装可能会干扰系统上其他基于Python的安装。但是,如果您了解pip和Python环境,则本地pip安装通常只需要一个命令!此外,如果使用本地pip进行安装,则用户可以从系统上的任何目录运行TensorFlow程序。 这个安装方法需要系统已经搭载下列Python环境:
Python 3.6.x 64-bit from python.org
Python 3.5.x 64-bit from python.org
TensorFlow在Windows上支持Python 3.5.x和3.6.x。请注意,Python 3带有pip3软件包管理器,这是将用于安装TensorFlow的程序。安装TensorFlow,需要在cmd中发出适当的 pip3安装命令。
1)要安装TensorFlow的纯CPU版本,输入以下命令:

C:\> pip3 install --upgrade tensorflow

2)要安装TensorFlow的GPU版本,请输入以下命令:

C:\> pip3 install --upgrade tensorflow-gpu

二:anaconda

Anaconda:在Anaconda中可以使用conda创建一个虚拟环境。然后用pip install命令或conda install命令安装TensorFlow ,官方推荐使用pip install命令,因为conda软件包是社区支持的,没有正式的支持。也就是说,TensorFlow团队既不测试也不维护这个conda软件包 。(Anaconda是由Python提供支持的领先的开放数据科学平台。 Anaconda的开源版本是Python和R的高性能分发版本,包括超过100个用于数据科学的最流行的Python,R和Scala软件包。)
1)从anaconda官方下载并安装anaconda3
安装完以后,打开Anaconda Prompt,输入清华的仓库镜像,更新包更快:

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes

若出现之后出现‘HTTP 000 。。。。。’的网络连接错误可以参考:https://www.jianshu.com/p/2a237ba0e4d1
检查Anaconda是否成功安装:conda --version
在这里插入图片描述安装后若版本较低,用命令更新:conda update conda

检查目前有哪些版本的python可以安装:conda search --full-name python
在这里插入图片描述通过调用以下命令创建一个名为tensorflow的conda环境:

C:> conda create -n tensorflow pip python = 3.6 

然后通过发出以下命令来激活tensorflow环境:

C:> activate tensorflow

2)在conda环境中安装TensorFlow。
要安装TensorFlow的纯CPU版本,输入以下命令:

pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow

要安装TensorFlow的GPU版本,输入以下命令:

pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu

等到下载安装成功后,查看目前安装了哪些环境,确保名叫tensorflow的环境已经被成功添加:conda info --envs
在这里插入图片描述接着打开anaconda navigator 图形管理界面
在这里插入图片描述看到环境选项有TensorFlow
3)验证是否安装成功
activate tensorflow 激活tensorflow,再键入Python进入交互环境,键入import tensorflow

importtensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

输出语句Hello, TensorFlow!说明tensorflow安装成功
其实,只要第一句

import tensorflow as tf

过了就说明OK了
也可以在图形管理界面打开spyder,进行编辑,第一次打开需要下载,注意spyder的版本
在这里插入图片描述第一次spyder应该显示的是install,我这里已经安装了,所以显示为launch

打开spyder的时候也可以在激活的TensorFlow中键入:spyder。

若运行不成功,可以重装,anaconda方便之一:
在这里插入图片描述到这里tensorflow的安装就完成了

在此基础上如果想安装keras,可以这样:

keras安装:Keras是一个高级神经网络API,用Python编写,能够在TensorFlow,CNTK或Theano之上运行。

采用conda安装,键入

conda install keras

在这里插入图片描述
安装完成,进行验证:
在这里插入图片描述

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