win10下安装Anaconda3+tensorflow-gpu+keras

安装前,已经装好CUDA8.0+cudnn5.1

1、安装Anaconda3,推荐安装4.2.0版本,直接下载的地址在这里

win10下安装Anaconda3+tensorflow-gpu+keras_第1张图片

2、安装tensorflow-gpu,这里问题最多了,

(1)打开anaconda prompt

win10下安装Anaconda3+tensorflow-gpu+keras_第2张图片

(2)创建tensorflow python3.5环境:

conda create -n tensorflow python=3.5

(3)激活环境,记得不要漏了conda,我因为漏掉发现后面出了问题

conda activate tensorflow

(4) 安装tensorflow-gpu1.2.0版本

pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow-gpu==1.2.0

(5)测试

conda activate tensorflow
python
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

 输出1.2.0即可

3、到这里,进入spyder测试tensorflow还是失败,需要在tensorflow激活环境下进入,因此,在激活环境下再安装spyder插件

(1)打开anaconda navigator,进入environment-tensorflow,选择unistall,找到spyder,选择并apply

win10下安装Anaconda3+tensorflow-gpu+keras_第3张图片

这里过了很久都没有安装成功,所以转换到home的tensorflow里面,找到spyder,install

win10下安装Anaconda3+tensorflow-gpu+keras_第4张图片

(2)等待安装之后直接lauch,测试,注意是在tensorflow下登录Spyder

win10下安装Anaconda3+tensorflow-gpu+keras_第5张图片

测试出现这样的错误:

win10下安装Anaconda3+tensorflow-gpu+keras_第6张图片

应该是spyder版本与环境不匹配。。。。

然后我发现spyder中的python是3.6的,发现问题后不是降级python就是升级tensorflow了。

 win10下安装Anaconda3+tensorflow-gpu+keras_第7张图片

经百度发现,win10的tensorflow1.0可以兼容python3.6,所以我选择将tensorflow-gpu卸载,重新安装python3.6对应的TensorFlow版本:地址在这里;还有我发现不用管anaconda本身是3.5版本的,直接在tensorflow环境下安装3.6就可以了。

直接在anaconda navigator里面卸载就可以了,然后返回第2步骤,重新建立tensorflow-gpu环境;

conda create -n tensorflow-gpu python=3.6
conda activate tensorflow-gpu
pip install --upgrade --ignore-installed D:\tensorflow_gpu-1.2.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl 
#你自己下载好的安装包地址

然后同样的不步骤在 anaconda navigator里安装spyder:右上角选择3.2.0版本

win10下安装Anaconda3+tensorflow-gpu+keras_第8张图片

到这里,基本上没问题了,直接lauch,测试“helloworld”

win10下安装Anaconda3+tensorflow-gpu+keras_第9张图片

保佑大家不要再出什么问题了~

4、安装keras,这个就简单啦,进入anaconda prompt

conda activate tensorflow-gpu
pip install keras
# 从当前tensorflow环境下进入spyder测试:
spyder
import keras

 这时候不知道为什么出现了没有theno这一模块的错误,很奇怪,keras不是默认tensorflow为后端的吗?百度一下,找到了解决方法:

找到文件夹:C:\Users\ff\.keras\,打开keras.json,修改:将theno改成tensorflow

win10下安装Anaconda3+tensorflow-gpu+keras_第10张图片

至此,安装完毕,测试,同样激活环境进入spyder,import keras

 

好了,可以安心搞代码了。

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