tensorflow实践 | win10环境下,用anacoda安装tensorflow

这是一系列在阅读TensorFlow实战Google深度学习框架(第2版)的笔记及实践

  • 在原有基础上安装tensorflow
  • 重新虚拟出一个环境安装tensorflow
    • 安装
    • 测试

大多教程都是重新虚拟出一个环境,原有环境就可以支持为什么还要重建一个新的环境,如果以后遇到坑了更新解释。

在原有基础上安装tensorflow

  • 用管理员权限打开Anacoda Prompt

  • 安装tensorflow(不加标注默认cpu,ls的python版本3.6,实测可行)

pip install tensorflow
  • 测试同下一章的例程测试
import tensorflow

出现以下警告:
FutureWarning: Conversion of the second argument of issubdtype from ‘float’ to ‘np.floating’ is dep
解决办法:
对numpy降级,ls降到了numpy1.13.1

重新虚拟出一个环境安装tensorflow

安装

  • 用管理员权限打开Anacoda Prompt
  • 虚拟出一个环境,这里将虚拟环境命名为tensorflow,其他也行
conda create -n tensorflow python=3.5
  • 进入(激活虚出来的环境)
activate tensorflow
  • 安装tensorflow
pip install tensorflow

tensorflow实践 | win10环境下,用anacoda安装tensorflow_第1张图片

  • 退出环境
deactivate  

测试

import tensorflow as tf
a=tf.constant([1.0,2.0],name="a")
b=tf.constant([1.0,2.0],name="b")
result=a+b
sess=tf.Session()
sess.run(result)
[output]:array([2., 4.], dtype=float32)

这里写图片描述

其中有这样一句警告:

2018-03-13 16:12:14.514866: I C:\tf_jenkins\workspace\rel-win\M\windows\PY\35\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:140]
Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2

大致的原因就是说:tensorflow觉得你电脑cpu还行,支持AVX(Advanced Vector Extensions),运算速度还可以提升,所以可以开启更好更快的模式,但是你现在用的模式相对来说可能不是那么快,所以这个其实并不是存在错误,所以如果不嫌当前的模式慢就忽略掉这个警告就好了。
http://blog.csdn.net/CliuGeek/article/details/78836598
解决方法:
import os
os.environ[‘TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL’] = ‘2’
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/8037

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