目次
序文
最近ディープラーニングを開始するには、テンソルフローライブラリをインストールし、システムがラボに再インストールされているコンピューターに最初から開始する必要があります。この記事では、インストールプロセスと、発生した問題と解決策を記録します。ブログはインストール後に作成され、実行可能であることが確認されたため、一部のコンテンツはスクリーンショットに表示されていません。
1つは、Anacondaをインストールする
1.ダウンロード
公式ウェブサイトhttps://www.anaconda.com/distribution/にアクセスし、Windows64bitバージョンを
選択します。
図に示すように、ダウンロードは成功し、
ダブルクリックして実行します。
2.インストール
どちらのオプションで
も、インストールパスをCドライブ以外のドライブに変更することをお勧めします。
最初のオプションをチェックしてAnaconda3を環境変数に追加し
、2番目のオプションをチェックしてAnaconda3のPython3.8をデフォルトのPythonとして設定します。必要に応じてチェックします。
インストールが完了したら、[完了]をクリックしてインストールを終了します。
Anacondaはデスクトップにショートカットを作成しないため、コンピューターのスタートバーに移動してショートカットを見つける必要があります。2つのコンパイラ、NotebookとSpyderを使用しています。デスクトップにドラッグするだけです
3.検査
Winキー+ Rを押してcmdを検索してコマンドウィンドウを開き、コマンドを入力してバージョンステータスを表示します
conda --version
現在のバージョンは4.9.2で、インストールは成功しています。
2、環境構成
1.新しい環境
前のコマンドラインウィンドウで、インストールされた環境を検出するコマンドを入力します。他の環境が作成されていない場合、anacondaにはデフォルトのルート環境のみがあります。
conda info --envs
次のコマンドを入力して、新しいtensorflow python3.5環境を作成します。システムは自動的にpython3.5.xバージョンを選択します
（Baiduデータは、tensorflowがWindowsでバージョン3.5 pythonのみをサポートすることを示しています）
conda create --name tensorflow python=3.5
次に、次のコマンドを入力して、新しく作成された環境をアクティブ化します
activate tensorflow
左側の括弧内のテンソルフローは、新しく作成された仮想環境のテンソルフローを入力し、次のコマンドを入力して、インストールされているPythonのバージョンが正しいかどうかを確認したことを意味します
。
python --version
結果はバージョン3.5.6として表示されます
コマンドラインウィンドウに次のコマンドを入力して環境を終了すると、システムが警告を発し、プロンプトがcondadeactivateに変更されます。
deactivate
改为
conda deactivate
したがって、次に終了するときに2番目のコマンドを使用し、安全のために環境に再入して再度終了します。
角かっことその内容が消え、仮想環境を終了したことを示します。
2.検査
仮想環境を終了した後、次のコマンドを入力して、正しく追加されているかどうかを確認します
conda info --envs
直前より1つ多くの環境があり、環境の構成は成功しています。
3、Tensorflowをインストールします
1.インストール
tensorflow環境に再度入り、tensorflow2.0.0をtensorflow環境にインストールして、次のコマンドを入力します
（この手順は、バージョンが高いため、後でエラーが発生するため、1.5.0バージョンを直接インストールできます。デバッグの2番目のステップのメソッド）
pip install tensorflow==2.0.0-alpha0
インストールの成功
2.テストとデバッグ
tensorflow環境で次のコマンドを入力して、Pythonを入力し、インストールされているtensorflowを確認します
python
次に、次のコードテストを文ごとに入力します
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('hello,tensorflow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
しかし、コードの3番目の文が間違っている、エラーメッセージは次のとおりです
AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'Session'
tensorflow 2.0.0バージョンをインストールしているため、対応する3番目のコードステートメントを次のように変更する必要があります
sess = tf.compat.v1.Session()
コードの3番目の文でエラーが報告されましたが、コードの4行目が入力されたときにエラーが報告されました。エラーメッセージは次のとおりです。
RuntimeError: The Session graph is empty. Add operations to the graph before calling run().
今回はまだバージョンが高いため、古いバージョンを一度にインストールし、次のコマンドを入力して現在のバージョンをアンインストールします。
pip uninstall tensorflow
次に、次のコマンドを入力して、指定したバージョンを国内のミラーソースでダウンロードします。バージョン1.5.0をダウンロードしました。個人的なニーズに応じて、次の番号を変更できます。
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow==1.5.0
もう一度テストすると、結果が図に示されます。
総括する
このテンソルフローを一晩中インストールした後、さまざまなエラーが発生しました。最初は正しくインストールされましたが、モジュールのインポート時に指定されたモジュールが見つからないことが常に示されていました。また、エラーを処理するための多数のメソッドも収集されましたが、状況が原因である可能性があります。一貫性はあまりありませんが（エラーはまったく同じだと思いますが）、1つずつ試しても結果は得られず、最終的にはすべてをアンインストールして新しい方法を試すしかありません。頑張ってください！