本次进行的环境是window10,cpu是i7-7700,python3.5
1.先装Anaconda
下载地址https://www.anaconda.com/distribution/,这里有三个系统版本可下载,由于我们是windows,那就下载一个windows的,这里选择3.7
下载完成后,打开安装包进行安装,除了路径,其他的都可以选择默认的,下面是安装界面
安装完成之后启动“Anaconda Prompt”
输入
conda --version
就可以得到conda的版本号
2.安装tensorflow
2.1使用的是清华镜像安装,但是现在不可用了。建议使用2.2的形式,会慢一些,但是会安装得上。
2.1使用清华大学镜像
然后就可以设置anaconda仓库镜像,推荐将其改为清华大学开源软件镜像库(建议在进入之前先将确认地址是否可用,我使用的时候地址不可用,然后就下载不了。),以提升下载速度
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
然后创建一个tensorflow的环境变量,
conda create -n tensorflow python=3.5
如果这个地方报错的话有可能是清华大学的镜像不可用了,那么需要将下载的地址恢复一下
打开这个Anaconda Navigator
然后在Enviroment里面点击channels,会发现刚刚添加的下载地址,这个是不可用的,删除掉清华大学的镜像,然后在update channels
下图是我删除出了清华大学镜像之后的。
2.2清华大学镜像不可用了的话,那就使用conda语句安装
pip install tensorflow
然后会出现这样的界面,之后等待安装,这个需要一点时间,等待其安装完成。
安装完成tensorflow之后再执行创建tensorflow的环境变量
conda create -n tensorflow python=3.5
然后再执行创建环境变量的语句,会提醒需要安装这些,输入y就可以了
然后等待就可以了
然后再打开Anaconda Navigator,在enviroment环境里面就可以看到了
3.启动tensorflow
2步骤最后一步完成之后,就说明tensorflow安装成功了,然后需要进行active操作。
在conda的编辑框里面输入
activate tensorflow
接下来就是安装cpu版本的tensorflow了
直接输入
pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow
4.测试tensorflow
安装完成之后测试
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('The First TensorFlow Program!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
出现这个就说明成功了!
以上是通过查看博客Win10下安装tensorflow cpu版本进行的实验,但是由于清华大学的那个镜像不能用了,所以中间是自己找然后解决的。
接下来就是使用pycharm安装或者导入Tensorflow
现在默认是pycharm已经安装好了的,如果没有安装或者不会安装可以看这个windows10安装pycharm
1.打开pycharm
然后点击file->settings
进入project interpreter,这里面的python是我之前装的python的解释器
这里要更改成Anaconda里面的解释器,也就是必须带有那个envs的目录的python.exe
如下是我的路径0
添加方法,打开settngs,然后project interpreter右上角的齿轮add local,然后根据你放置的那个envs的路径里面的python就可以了。