大二上学期，笔者有幸能参与到老师的一个计算机视觉方面的项目，用了一段时间自学python后，准备搭建TensorFlow框架，结果尝尽了苦头，遇到各种问题，经过一段时间的摸索后，也有了一定的经验，现在整理成这篇博客发布出来，希望能为对机器学习感兴趣的小伙伴有所帮助。
（注：因为开发环境不同，不一定适合所有人）
＃1.Anacondaインストール
アナコンダは、オープンソースのPythonのリリースでは、そのようなnumpyの、condaというように、あなたがパッケージの一部のみが必要な場合、あなたはMinicondaにのみcondaとPythonを含むこの小さなリリースを（使用するように選択することができますように科学的な多数のパッケージが含まれてい）。
ダウンロード
（https://www.anaconda.com/download/）
Python3.7用アナコンダの最新バージョンは、私が最初にpython3.7バージョンをインストールしたのですが、その後の研究では、パッケージの数を発見していないCP37のバージョン、これだけアナコンダのpython3.6バージョンと引き換えインチ
（注：アナコンダオンライン検索、インストール、およびその後の環境変数の設定で自己のpython3.6のバージョンに対応する上で、あなた自身を解決するための成功を確認し、ここに列挙ではありません）（手が書き込みしたくない寒さではありません）
＃2。TensorFlow - CPUとGPU
## 2.1 PIPは
、多くの場合、すべての後、多くの人がダウンロードするネットワークの外に行かなければならない、Pythonパッケージのダウンロードにいくつかの時間の時間を発生し、比較的高速ないくつかの国内のミラーと、この時間は、下記に記載されていますいくつかの一般的なミラーサイト：
清華ます。https：//pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
USTCます。https：//pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
アリクラウド：https：//でミラー.aliyun.com /は、PyPI /シンプル/
クレソンます。http：//pypi.douban.com/simple/
使用については、例を以下に示す：
PIPは= 1.14.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ tensorflow-GPUをインストールする
## 2.2 TensorFlowについてのバージョンを選択
この接続を、I感情的に、多くのパッケージのためのTensorFlowが必要とされ、バージョンがそれ以外の場合はTensorFlowを使用することができない、高すぎず低すぎることはできません。（Tfはピットに本当に......です）、よく、仕事に取り掛かる、TensorFlow CPUとGPUを使用すると、TFのGPUのバージョンを使用したい場合は、お使いのコンピュータは、最初のNカード（NVIDIA）を持っている必要があり、2つのバージョンを持って、後で紹介しますカード上のN構成。CPUのバージョンについては、私たちは、インストールすることができるはずだと思います。
オブジェクトグラフを扱うTensorFlowので、なぜGPUバージョンは、その後の研究では、我々はCPUた場合、時間が長くGPUよりなり、トレーニングデータセットになります。
＃3。CUDAとCUDNNインストール
方法をインストールするには、それはブログの数を導入している、と私は（自分の手や衣服を）言っていないようTensorFlowとCUDAとCUDNNバージョン、およびに関する対応。
ここではいくつかの考慮事項に言及：
（1）CUDAとcudnnバージョン良いに対応している必要があります。
（2）インストール環境変数
（3）の公式ウェブサイトを見てのpythonのバージョンに対応するTensorFlow：https://tensorflow.google.cn/install/source_windows
グラフィックス・ドライバーのバージョンのメソッドを表示する（4）：
（5）ドライバの必要がある場合Quguanネットワークのアップグレードは、アップグレードソフトウェアをダウンロードすることができます（のGeForce経験）
（6）いくつかのパッチインストールパッケージCUDAと外側cudnnのインストール、で提案されたインストール
Iがcudnn10.0 TensorFlow 1.14.0のPython 3.6 cuda10.0与えられた例（7）
＃TensorFlow 4.インストール
TensorFlowを搭載-gpu後、簡単に入力して、パイソンを入力し、オープンCMDを確認することができ
、次のように、TFはそれを入力すると、インポートtensorflowを：
独自の特定のインストールプロセス中に発生する可能性が一致しないパケットのエラー番号、知られているいくつかの著者勧告：
（1）PIPのニーズは、Pythonの-mピップ入力に--upgradeピップをインストール、アップグレードする
（2）eRROE：できないアンインストール 'wrapt'これはinsatlledプロジェクト....... distutilsのある
解決策は：-UをインストールPIP入力してください-インストール済みwrapt enum34-のsimplejson netaddrを無視
ERROR（3）：要件tensorboard 1.14.0がsetuptppls> = 41.0.0、39.1.0を持っているしかし、あなたは互換性がありませんsetuptoolsのを持っている必要があります。
解決策：setuptoolsの更新されたバージョンがために低すぎる
入力：ピップ--upgrade setuptoolsのインストール
（4）numpyのバージョンがあまりにも
（5）h5pyバージョン不向き
最後の2つのエラーが自分で解決策を見つけることができます。
＃5。まとめ
私がブログを書く最初の時間は、間もなく新年、未来への希望はどんどん良く学問的成功なって、皆のためのいくつかの助けを持って来ることを期待して、終了と考えることができ、すべてが（笑）、滑らかです。
