コンピューターがシステムを再インストールしたので、テンソルフローとトーチを最初から最後まで再インストールしました。これで、プロセスは次のように記録されます。
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Anacondaのインストール
Anacondaの公式Webサイトアドレスのダウンロード速度は非常に遅く、多くの場合、半分に分解されます。清華ミラーWebサイトからダウンロードすることをお勧めします。
独自のpythonバージョンが3.6であるため、Anaconda3-5.2.0-windows-x86_64.exeをダウンロードすることをお勧めします。pythonバージョンが3.7以上の場合、テンソルフロー操作で問題が発生します
ダウンロード後、exeファイルをダブルクリックします。次がすべてです。インストール場所を選択するときに、Cドライブにインストールしないことをお勧めします。パスは自分で変更できます。たとえば、インストールしたパスはD：\ Program Files \ Anaconda \
次に、最後に2つのチェックオプションがあります。最初の「PATH環境変数にAnacondaを追加」をチェックし、Anacondaを環境に追加して、自分で保存します。2番目のオプションは
オフにすることができます。
長いインストール時間を待った後、Anacondaは正常にインストールされました。
tensorflowのインストール
最初に最近の追加でAnaconda Promptを見つけ、右クリックして管理者として実行します
次のコード行をコマンドラインにコピーします。目的は、清華のダウンロードソースを追加することです。
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
次に、
conda create -n env_name python=3.6
この行の目的は、新しいAnaconda環境を作成することです。env_nameは、作成された新しい環境の名前です。好きな名前に変更できます。
次に、
activate env_name
この行の目的は、新しく作成した環境を入力することです。Env_nameは作成した環境の名前です。名前が別の名前の場合は、env_nameをそれに応じて名前を付けた名前に置き換えてください。
たとえば、activate env_nameを入力した後の私のコンピューターの効果は次のとおりです。
env_name環境がアクティブになると、最初の（ベース）が（env_name）になる、つまり、デフォルト環境が作成した環境に変更されることがわかります。
コンピューターにGPUが搭載されているかどうかに応じて、インストール手順は次のとおりです（CPUまたはGPUのいずれかを選択します）。
CPUバージョン：
pip install tensorflow == 1.12
GPUバージョン：
pip install tensorflow-gpu == 1.12
上記のコードを入力した後、しばらく待ってください。コマンドラインで、大量のパッケージをインストールするかどうかを確認するメッセージが表示されます[y / n]
yと入力して、しばらくしてから正常にインストールされます。
pytorchインストール
pytorchのインストールに対応するコマンドは、公式Webサイトで生成できます。
リンク：pytorch公式サイト。
上記はオプションです
Pytorchビルドとは、どのタイプの提案を選択するかを選択することを意味します。
あなたのOSはあなたのシステムタイプを選択することです、私たちはここでウィンドウを選びました
パッケージは、インストールしたい形式です。Anaconda経由でインストールしたため、Condaを選択しました
言語は、使用するプログラミング言語のタイプです
コンピューターのGPUタイプに応じてCUDAが選択されていますが、ここでは[なし]を選択しました。
私はコンピューターをさらに数年持続させたいので、通常はGoogleのColabまたはKaggleが提供するクラウドディープラーニングフレームワークでモデルをトレーニングします。興味がある場合は、csdnにアクセスして、これら2つのプラットフォームの使用を検索できます。それでもなお非常に便利です。
それを選択したら、最後のコードをコピーできます：conda install pytorch torchvision cpuonly
-c pytorchを削除する必要があることに注意してください。-cpytorchの機能は、デフォルトのダウンロード方法を使用することです。ダウンロードは非常に遅くなります。これを削除すると、Tsinghua Mirrorによって提供されるパスが使用され、泥棒はすぐにダウンロードします。
コードを入力すると、y / nのオプションがポップアップ表示されます。Pytorchを正常にインストールするには、しばらくの間
y
を選択してください。
付録
tensorflowをインストールして出力しようとした後、私は常にエラーを報告していることがわかりました：
FutureWarning：型の同義語として（type、1）または '1type'を渡すことは非推奨です。numpyの将来のバージョンでは、（type、（1、））/ '（1、）type'と解釈されます。
これは、numpyバージョンが高すぎ、テンソルフローバージョンと互換性がないためです。numpyバージョンは、次のように減らすことができます。
- Anacondaプロンプトを開き、右クリックして管理者として実行します
- まず、現在のバージョンのnumpyをアンインストールします。
pip uninstall numpy
- 次に、numpyの下位バージョンをインストールします。
pip install numpy==1.16.0
完了です！エラーはもうありません！
