用Anaconda安裝Tensorflow經驗之談
1.安裝python
python版本不要太高,要和anaconda,tensorflow匹配才行。博主用的是python3.6.3。
由於python安裝較為簡單,這裡不多講
2.安裝anaconda
(注:本段來源於博文https://www.cnblogs.com/wwaann/articles/9978828.html)
安裝時,一定不要選擇預設C盤路徑,因為C盤一些資料夾讀寫需要許可權,裝tensorflow過程可能會意外出錯!
一般選擇D盤安裝。安裝過程中會彈出高階安裝選項,,不要點第一個環境變數選項,環境變數最好手動新增!
新增環境變數:此電腦-右鍵屬性-高階系統設定-環境變數-系統變數-path-編輯-新增
新增對應的Anaconda環境變數,路徑要根據自己的Anaconda安裝路徑來
需要新增的環境變數路徑有:
D:\Anaconda3
D:\Anaconda3\Scripts
D:\Anaconda3\Library\bin
安裝好後,開啟Anaconda,點選anaconda -base -channels,刪除預設下載路徑
3.安裝tensorflow環境
開啟anaconda prompt, 輸入下載資源的路徑(有很多資源需要下載,預設使用國外的資源網址,但是國外資源下載很慢,下載超時會出錯!)
輸入:
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
按enter(%%這句指定了清華映象下載資源路徑)
再輸入:
conda config --set show_channel_urlsyes
按enter
輸入:condacreate -n tensorflow python=3.6.3
按enter(%%這句指定了下載python的版本為3.6.3;-n代表預設路徑)
按y確認下載,安裝完成後,會給出啟用環境的提示命令
輸入:
conda activate tensorflow
按enter(%%這句將環境轉換為tensorflow環境,但注意,此時還未安裝tensorflow)
輸入(不推薦):
pip --default-timeout=300 install tensorflow==1.4.0
按enter(%%這句指定了下載時間為300(分鐘或小時,water ever),保證足夠下載時間,並且指定了下載tensorflow的版本為1.4,1.4與python3.6.3匹配!)
或更推薦使用下述命令:
pip install --index-url https://pypi.douban.com/simple tensorflow==1.4.0
按enter(%%這句指定了下載資源為豆瓣映象,實測下載更快速)
下載完成後介面是這樣的:
若提示pip需要升級,則輸入(不要按照它推薦的程式碼,因為下面的豆瓣資源下載更快):
python -m pip install --upgrade pip -i https://pypi.douban.com/simple
運氣好的話,到這裡就結束了,可以驗證一下tensorflow有沒有安裝好
若此時驗證tensorflow安裝(見下節驗證部分),可能出現白字錯誤警告,意思大致為安裝了一個高階版本的numpy,此時需要下載低階版本的numpy,比如numpy1.16
驗證出錯時,關掉anconda prompt,再重新開啟。
輸入
conda activate tensorflow
按enter(%%這句開啟了tensorflow環境,若不開啟該環境,則會把numpy 下載到C盤administrator……路徑,是無法安裝成功的!)
輸入 :
python -m pip install --index-url https://pypi.douban.com/simple numpy==1.16.0
按enter(%%這句表示在豆瓣映象裡下載了numpy1.16版本)
4.驗證tensorflow安裝是否成功
開啟anaconda prompt
輸入 conda activate tensorflow
輸入 python
輸入 import tensorflow as tf
(按enter後應該不會報錯,報錯則說明tensorflow沒有裝上)
輸入 tf.__version__
輸出 '1.4.0'
(該結果為tensorflow版本號,不同版本輸出不同)
輸入 tf.__path__
輸出 ['D:\\anaconda3\\envs\\tensorflow\\lib\\site-packages\\tensorflow']
(該結果為tensorflow環境路徑,因人而異)
操作過程如下圖所示
或者這樣驗證:
import tensorflow as tf
#定義兩個向量a,b
a = tf.constant([1.0, 2.0], name='a')
b = tf.constant([2.0, 3.0], name='b')
result = a+b
sess = tf.Session() #生成一個會話,通過一個會話session來計算結果
#實現了一個簡單的Tensorflow模型
print(sess.run(result))
輸出:
[3. 5.]
5.在pycharm上安裝tensorflow環境
很多人還是習慣在pycharm上敲程式碼,所以我們要在pycharm上也裝上tensorflow環境
File-settings
先輸入工作目錄:
再點base interpreter右端…,彈出selecet python interpreter視窗介面。在我的電腦開啟tensorflow目錄,
找到python.exe,將該exe拖動至selecet python interpreter視窗介面,再點OK。
或者對於新工程檔案:
總之,對於一個已經搭建好tensorflow環境的project,在file-setting-project inyerpreter裡面,必定要有python,tensorflow等等模組,如下圖所示:
如果有的話,則說明tensorflow 安裝好了
可以試著用第四節的第二個驗證程式來驗證tensorflow庫能否正常呼叫
import tensorflow as tf
#定義兩個向量a,b
a1 = 1
a2 = 2
a3 = a1+a2+a1*a2
a = tf.constant([8.0, 12.0], name='a')
b = tf.constant([2.0, 3.0], name='b')
result = a+b
sess = tf.Session() #生成一個會話,通過一個會話session來計算結果
#實現了一個簡單的Tensorflow模型
print(sess.run(result))
print(a3)
輸出
[10. 15.]
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