windows下用pip安装tensorflow-cpu(不需要Anaconda)一步到位

感觉用Anconda安装TF2.X.X太麻烦了,软件体积还大,因此打算用pip结合virtualenv直接安装并集成到jupyter lab。

一、安装准备

1.1环境要求:

  • python3.5-3.7
  • pip版本大于19
  • virtualenv 环境

环境的检测:
python --version
pip --version
virtualenv --version

Microsoft Visual C++
Microsoft Visual C++
Microsoft Visual C++

tensorflow官网上介绍还有对Microsoft Visual C++的要求,如下图所示:

Microsoft Visual C++

图片中的链接:Microsoft Visual C++下载和长路径启用

前两者安装很简单,最后的virtualenv环境的安装需要说一下,如下节

1.2virtualenv创建虚拟环境及使用virtualenvwrapper进行配置

先安装virtualenv

pip install -U pip virtualenv

到这里先不要按照官方教程说的,先安装virtualenvwrapper-win进行方便的虚拟环境的管理,如果只用virtualenv的话会很乱

  1. pip install virtualenvwrapper-win
  2. 配置环境变量(这一步的目的是为了让日后新建虚拟环境存储在设置的路径,不设置的话默认存在C:/用户/Username/Envs。):

  右键我的电脑--->属性--->高级系统设置--->高级--->环境变量--->新建系统变量
  变量名:WORKON_HOME
  变量值:自己设置存储虚拟环境的路径,如下图所示
然后一路确定即可。

3. 新建虚拟环境及常用命令:

  mkvirtualenv ABC #ABC为自己设置的虚拟环境名字
  workon ABC #激活虚拟环境,查看自己的虚拟环境可以用workon,后面什么都不加,激活环境之后可以安装需要的包,比如:pip install numpy
  deactivate #关闭虚拟环境
  rmvirtualenv ABC #删除自己建立的名为ABC的虚拟环境
图片示例:

二、安装tensorflow(以下内容都是在虚拟环境完成的,也就是workon ABC命令之后)

官方推荐的方法是pip install --upgrade tensorflow
这种方法安装tensorflow2.x的版本是CPU,GPU都有的,有时电脑显卡不好(比如MX250,就无所谓GPU了,安了还会报错,不如只安装CPU省事),显卡好的可以直接用上一条命令行安装。
所以推荐pip install tensorflow-cpu

三、需要tensorflow的时候可以进行如下操作

PS:将虚拟环境集成到Jupyter Lab里

  • 在虚拟环境里面,运行以下两行代码:
    pip install ipykernel
    python -m ipykernel install --user --name=ABC #ABC为设置的虚拟空间名

  • 再打开jupyter lab
  • 右上角点击选择Kernel
    Microsoft Visual C++
Microsoft Visual C++


参考链接:
官方教程:https://www.tensorflow.org/install/pip#virtualenv-install (境内无法访问)
虚拟环境管理方便的包:https://virtualenvwrapper.readthedocs.io/en/latest/install.html
https://blog.csdn.net/zhanghai4155/article/details/104268737
https://www.jb51.net/article/184472.htm
https://www.jb51.net/article/184472.htm
https://medium.com/@nrk25693/how-to-add-your-conda-environment-to-your-jupyter-notebook-in-just-4-steps-abeab8b8d084

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