La computadora reinstaló el sistema, así que instalé el tensorflow y la antorcha nuevamente de principio a fin. Ahora el proceso se registra de la siguiente manera:
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Instalacion anaconda
La velocidad de descarga de la dirección del sitio web oficial de Anaconda es extremadamente lenta y, a menudo, se reduce a la mitad. Se recomienda descargarla del sitio web espejo de Tsinghua:
Enlace: sitio web espejo Tsinghua descarga Anaconda .
Se recomienda descargar Anaconda3-5.2.0-windows-x86_64.exe, porque su propia versión de Python es 3.6, si la versión de Python es 3.7 o superior, habrá problemas con la operación de tensorflow
Después de la descarga, haga doble clic en el archivo exe. A continuación se muestra todo el camino. Tenga en cuenta que es mejor no instalarlo en la unidad C al elegir la ubicación de instalación. Puede cambiar la ruta usted mismo. Por ejemplo, la ruta que instalé es D: \ Archivos de programa \ Anaconda \
Luego, hay dos opciones de verificación al final
: Verificamos la primera "Agregar Anaconda a mi variable de entorno PATH", agregamos Anaconda al entorno y la guardamos nosotros mismos. La segunda se puede desmarcar.
Después de esperar un largo tiempo de instalación, Anaconda se instaló con éxito.
instalación de tensorflow
Primero encuentre Anaconda Prompt en la adición reciente, haga clic derecho para ejecutar como administrador
Copie las siguientes líneas de código en la línea de comando, el propósito es agregar la fuente de descarga de Tsinghua
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
Luego escribe
conda create -n env_name python=3.6
El propósito de esta línea es crear un nuevo entorno de Anaconda, donde env_name es el nombre del nuevo entorno creado, puede modificarlo a su nombre favorito
Luego escribe
activate env_name
El propósito de esta línea es ingresar su entorno recién creado. Env_name es el nombre del entorno que creó. Si su nombre es otro nombre, reemplace env_name con el nombre que nombró en consecuencia.
Por ejemplo, el efecto de mi computadora después de ingresar activar env_name es el siguiente
Se puede ver que cuando se activa el entorno env_name, la primera (base) se convierte en (env_name), es decir, el entorno predeterminado se cambia al entorno que creó.
Luego puede comenzar a instalar Tensorflow. De acuerdo a si su computadora tiene una GPU, las instrucciones de instalación son las siguientes (elija una CPU o GPU):
Versión de CPU:
pip install tensorflow == 1.12
Versión de GPU:
pip install tensorflow-gpu == 1.12
Después de escribir el código anterior, espere un momento, la línea de comando le preguntará si está seguro de instalar muchos paquetes [y / n]
Ingrese y, y luego espere un momento para instalar con éxito.
instalación de pytorch
El comando correspondiente a la instalación de pytorch se puede generar en el sitio web oficial
Enlace: sitio web oficial de pytorch .
Los anteriores son opcionales
Pytorch Build significa elegir qué tipo de sugerencia elegir Estable es más estable
Su sistema operativo es elegir su tipo de sistema, elegimos ventanas aquí
El paquete es la forma que desea instalar. Como lo instalamos a través de Anaconda, elegimos Conda
El lenguaje es el tipo de lenguaje de programación que usa
CUDA se selecciona de acuerdo con el tipo de GPU de su computadora. Elegí Ninguno aquí.
Como quiero que la computadora dure unos años más, generalmente entreno modelos en el marco de aprendizaje profundo en la nube proporcionado por Colab o Kaggle de Google. Si está interesado, puede ir a csdn y buscar el uso de estas dos plataformas.
Una vez que lo haya seleccionado, puede copiar el último fragmento de código: conda install pytorch torchvision cpuonly
Tenga en cuenta que -c pytorch debe eliminarse . La función de -c pytorch es utilizar el método de descarga predeterminado. La descarga es súper lenta. Después de eliminarlo, se utiliza la ruta proporcionada por Tsinghua Mirror.
Escriba el código y luego aparecerá la opción de y / n.
Seleccione y
por un período de tiempo para instalar con éxito Pytorch.
Apéndice
Después de instalar tensorflow e intentar generar resultados, descubrí que siempre he informado de errores:
Advertencia del futuro: Pasar (tipo, 1) o '1 tipo' como sinónimo de tipo está en desuso; en una versión futura de numpy, se entenderá como (tipo, (1,)) / '(1,) tipo'.
Esto se debe a que la versión numpy es demasiado alta y no es compatible con la versión tensorflow. Puede reducir la versión numpy de la siguiente manera:
- Abra el símbolo de Anaconda, haga clic derecho para ejecutar como administrador
- Primero desinstale la versión actual de numpy:
pip uninstall numpy
- Luego instale la versión inferior de numpy:
pip install numpy==1.16.0
Ya terminaste! ¡No más errores!
