tensorFlow-gpu安装教程

第一步安装Anaconda

此处选择Anaconda3-5.0.1-Windows-x86_64

可以从清华大学开源镜像网站可以下载:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

附上安装教程:https://blog.csdn.net/ITLearnHall/article/details/81708148

安装时默认不加入anaconda的文件路径到环境变量
安装成功
安装成功后 输入conda --version 与 python --version可以看到上图效果

准备安装tensorflow

输入anaconda search -t conda tensorflow
此处选择GPU版的,对应GPU版的可以选择anaconda/tensorflow
输入 anaconda show anaconda/tensorflow
tensorFlow-gpu安装教程_第1张图片
记住提示conda install --channel https://conda.anaconda.org/anaconda tensorflow

创建tensorflow环境(如果嫌麻烦可以直接跳过)

输入conda create -n tensorflow python=3.6

输入 activate tensorflow 切换环境

输入conda install --channel https://conda.anaconda.org/anaconda tensorflow ,等待即可
tensorFlow-gpu安装教程_第2张图片
如果觉得下载慢,请切换清华同方的镜像,命令如下

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes

tensorFlow-gpu安装教程_第3张图片
安装完毕后,输入 命令 python
开启 TensorFlow测试程序,如果正常运行,输出 b’hello,tensorf’ ,则TensorFlow安装成功。

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('hello,tensorf')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

补充

如果创建了新的anaconda环境,在pycharm中 需要更新配置:
tensorFlow-gpu安装教程_第4张图片
路径为anaconda安装目录下的envs文件夹,其中有对应的python.exe

如果有些库没有点击右上角的 绿色加号,点击Manage Repositories添加镜像

常用的国内镜像地址列表如下:
  阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
  中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple
  豆瓣(douban) http://pypi.douban.com/simple
  清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
  中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple
tensorFlow-gpu安装教程_第5张图片

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