[tensorflow] tensorflow-cpu/gpu 安裝過程
tensorflow由於谷歌的原因,不同的版本有時候改動比較大,所以決定好自己想使用的版本後就不要輕易更改,免得後續移植程序的時候出現很多錯誤。
本文以及後續文章關於tensorflow的學習和開發選在windows 10 平臺上,使用python。不管是python還是tensorflow,網上都有很多安裝方式,但是最簡單快捷的應該是使用Anaconda。使用Anaconda管理環境最清晰和高效。
tensorflow-cpu: tensorflow-1.2.1,python3.6。
tensorflow-gpu: tensorflow-gpu1.1.0,python3.5,cuda v8.0,cudnn v5.1。
安裝過程參照下述網站:win10-tensorflow gpu版安裝指南
1.Anaconda的安裝
1.1 下載安裝
Anaconda是國外的軟件,直接去官網基本不能下載。
使用清華的鏡像站下載:清華大學開源軟件。
同時清華還有幫助說明:鏡像使用說明。
點擊下載合適自己電腦版本的Anaconda。本文以及後續使用的為win_10 64位系統,下載版本如下圖所示:
安裝完畢過後,默認使用環境為root,python版本為3.6。
1.2 配置使用
進入軟件,如圖打開Terminal,配置清華鏡像源。參考網站。
輸入以下命令,設置清華鏡像源:
1 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ 2 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ 3 conda config --set show_channel_urls yes
2.tensorflow-cpu 1.2.1的安裝
打開軟件:
搜索框輸入tensorflow,然後直接選擇tensorflow安裝就是。(註意別選成tensorflow-gpu版本了)
3. tensorflow-gpu 安裝
tensorflow-gpu目前應該是只支持python3.5,因此需要安裝python3.5的安裝環境。同時還需要安裝cuda、cudnn這兩個關於顯卡用於機器學習的驅動/庫(我分不清楚)。
3.1 安裝python3.5
打開terminal,輸入:
1 conda create --name python35 python=3.5
或者在軟件中操作,註意選擇python3.5版本:
然後點擊生成的python35,即可進入python 3.5的使用環境。
3.2 安裝tensorflow-gpu
在python35環境下,搜索框輸入tensorflow,然後直接選擇tensorflow-gpu安裝就是。(註意別選成tensorflow版本了)
4.vc_redist的安裝(不一定是必須的,但是反正裝了吧)
官網下載地址,根據自己的機型,註意32和64位的區別。
5. cuda和cudnn的安裝
註意tensorflow-gpu的版本,比如1.1.0和1.2.1所需要的cuda和cudnn的版本號是不同的。
tensorflow-gpu 1.1.0對應的是cuda 8.0和cudnn 5.1。下載地址,在官網中搜索想要的版本下載。
6.完
一個python環境下,tensorflow只能在cpu或者gpu中選一種安裝。但是可以新建python環境,在不同環境下,使用兩種tensorflow。
2018-02-01 21:03:41
[tensorflow] tensorflow-cpu/gpu 安裝過程