アナコンダ
アナコンダを使用する理由 python とそれに対応する多数のパッケージを一度にインストールできるだけでなく、仮想環境を作成して要件の異なるプロジェクトを一元的に管理できます (たとえば、プロジェクトによっては python3.7 環境が必要であり、プロジェクトによっては python3.8 環境が必要です)。公式ウェブサイトに
直接アクセスして anaconda をダウンロードします(注意: エッジ ブラウザーでダウンロードをクリックしても応答がない場合は、Google、Firefox などを使用できます)。ガイドに従ってインストールするだけです。注意点は 1 つだけです。 : インストール プロセスを確認し、環境変数に追加する必要があります。インストール後、anacondaプロンプトターミナルを開きます:入力、現在のcondaバージョンが出力されれば、インストールは成功です! conda をダウンロードすると、python と多くのパッケージが自動的にインストールされます。これは非常に便利です。
conda -V
仮想環境を作成して Tensorflow をインストールする
anaconda プロンプト ターミナルでconda create -n TF2 pyhton=3.7Enter キーを押し、y と入力すると、TF2 という名前の python3.7 仮想環境が作成され、Enter キーを押してconda activate TF2環境に入ります。(出口環境入力conda deactivate)
cudatoolkit と cudnn をインストールする
ホストに NVIDIA グラフィックス カードである NVIDIA GPU が搭載されている場合は、cudatoolkit と cudnn をインストールできます。これは後で非常に便利です。
conda install cudatoolkit=10.1Select y
conda install cudnn=7.6and select y.
インストール中にエラーが報告された場合は、コンピューターのハードウェアが NVIDIA GPU をサポートしていないことを意味し、tensorflow を直接インストールしてください。
テンソルフローをインストールします。
pip install tensorflow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simpleインストールを高速化するために Tsinghua ソースに変更され、tensorflow は tensorflow==2.5 などのバージョンをインストールすることを選択でき、等号を追加せずに最新バージョンを自動的にインストールします。
インストールが完了したら、ターミナルで と入力しpython、 と を入力してimport tensorflow as tf、tf.__version__現在の tf バージョンを表示します。成功!
dll ファイルが見つからない場合:
https://www.dll-files.com/search/にアクセスして、不足している dll をダウンロードします。
パイチャーム
公式ウェブサイトに直接アクセスしてダウンロードし、無料を選択してください
環境変数を追加するには、同じインストール プロセスにチェックを入れる必要があります。Xiaobai はすべてのボックスにチェックマークを付けます。
pycharmを開き、新しいプロジェクトを作成し、好きなパスを選択します。ポイントは、
インタープリターを選択し、下図の矢印をクリックして
conda環境を選択
し、先ほどTF2環境で設定したpython.exeを選択し、以前はバージョン 3.7 が設定されていたので、この環境の python はバージョン 3.7 で
OK!
次のコードを実行します
import tensorflow as tf
tensorflow_version = tf.__version__
gpu_available = tf.test.is_gpu_available()
print("tensorflow version:", tensorflow_version, "\tGPU available:", gpu_available)
a = tf.constant([1.0, 2.0], name="a")
b = tf.constant([1.0, 2.0], name="b")
result = tf.add(a, b, name="add")
print(result)
これが表示されます。環境の構成が成功したことをお祝いします。