AI环境搭建步骤(Windows环境)
1. 安装好Anaconda3版本
(1) 安装链接:
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=D
本文使用Anaconda3下载链接:Anaconda5
(2) 注意安装anaconda时一定要把环境变量加入windows环境中。要没有勾选,安装完后还有手动加入。而且注意3.4版本是默认不加入anaconda的文件路径到环境变量的。
(3) 安装好了后,运行开始菜单—>Anaconda3—>Anaconda Prompt
2. 安装Tensorflow
有两种方法可以安装:
这里只展示方法一cpu版本的安装方法,gpu版本需要的电脑配置较高
[方法一] cpu版本:pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow
[方法二] gpu版本:pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu注意gpu版要事先选好并装好CUDA和cuDNN
方法一:
打开Anaconda Prompt,输入清华仓库镜像,这样更新会快一些:
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
在Anaconda Prompt中,用Anaconda3创建一个python3.6的环境,环境名称为tensorflow ,输入下面命令:
conda create -n tensorflow python=3.6
运行 开始菜单—>Anaconda3—>Anaconda Navigator,点击左侧的Environments,可以看到tensorflow的环境已经创建好了。
在Anaconda Prompt中启动tensorflow环境:
activate tensorflow 或 conda activate tensorflow //某些版本的Anaconda需要加上conda才能启动tensorflow环境
安装cpu版本的TensorFlow
方法一:通过指令(最好不要使用指令下载,会有很多莫名其妙的错误(网上大多数推荐的都是方法一,实际操作会有很多问题,我参考各种指南,解决掉一些问题,最终还是没有下载成功,实测用方法二下载成功),推荐使用方法二:使用Anaconda 下载
下载):
pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow
方法二:
使用Anaconda 下载
这样tensorflow cpu版本就安装好了。
当不使用TensorFlow时,可以通过deactivate来关闭TensorFlow环境:
测试cpu版本的TensorFlow
重新打开Anaconda Prompt—>activate tensorflow—>python来启动tensorflow,并进入python环境
测试代码如下:
#TensorFlow使用图(Graph)来表示计算任务;并使用会话(Session)来执行图,通过Session.close()来关闭会话(这是一种显式关闭会话的方式)。会话方式有显式和隐式会话之分。
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') #初始化一个TensorFlow的常量
sess = tf.Session() #启动一个会话
print(sess.run(hello))
当我们用Anaconda自带的iPython和Spyder以及jupyter notebook中输入import tensorflow as tf的时候会失败,显示如下No module named 'tensorflow‘,原因是我们没有在TensorFlow的环境下打开它们。
为此,我们需要在TensorFlow环境下安装这三个插件
打开Anaconda Navigator—>Environments—>tensorflow,选择Not installed,找到iPython和Spyder以及jupyter并安装。
安装好三个插件后,我们用例子分别来运行试试(都要事先activate tensorflow来启动tensorflow):
ipython:
Spyder:
敲完activate tensorflow 跟 Spyder后,会立刻唤醒Spyder,并运行:
Jupyter notebook:
敲完activate tensorflow 跟 jupyter notebook后,会立刻唤醒jupyter notebook,并运行:
当然还有种更直接的方法由于直接tensorflow安装了三个插件,直接去菜单找到下面框选的,选一个用就行了,效果一样就不在赘述:
如果选的是没框选的,是无法启动TensorFlow的,这点要格外注意。
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