安装这些大家懂的,需要想好版本以及版本对应,详细的可以百度查看。这里只解释tf2.6.0版本对应的东东。这个是目前截止今天最新的版本。发行于:
我们tf2.6.0对应的python是3.6——3.9.
conda search --full --name python
conda create -n tf2.6.0 python==3.7.0
点击y回车,安装以上6个东东
激活虚拟环境,以便安装库等:
conda activate tf2.6.0
conda install tensorflow-gpu=2.6.0 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
现在版本在豆瓣镜像源没有合作,所以不要用镜像源,直接下就行。速度也很快!
注意这里帮助下载的帮助有这两个,cudnn和cudatoolkit,就不需要再担心其他了。
直接输入y+回车,如下图,接下来慢慢等待,如果有中断,就重新下载。
conda install tensorflow-gpu=2.6.0
如果还是觉得下载慢,就可以添加清华镜像源(本人反而不建议。可以结束速度就不要搞镜像源,后期会有问题)
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
安装成功后可以查看一下包含的库,看看有没有自己想要缺没有的
本人因需要又下载三个常用库,注意是这个虚拟环境里下载
pip install pandas matplotlib notebook -i https://pypi.douban.com/simple/
pip install keras==2.6.0
在接下来自己输入python ,可以看到python版本
输入 import tensorflow as tf 引入包不报错,如下图就是成功了。
还可以看它的版本和位置
exit()+回车。返回上一级,输入:jupyter notebook,因为之前下载安装了
jupyter notebook
它会自动跳入你浏览器: 然后如图点击new python3
import tensorflow as tf
print(tf.__version__) #查看版本
tf.test.is_gpu_available() #查看gpu版本的是否可以用,出现true就说明可以了。
那么接下来就可以继续用了,挥洒你的热血吧,开启深度学习生涯,比如生成一个3*4的随机矩阵
1) 查看以创建的虚拟环境: conda info --envs / conda env list
2) 激活创建的环境:conda activate xxx(虚拟环境名称)
3) 退出激活的环境:conda deactivate
4) 删除一个已有虚拟环境:conda remove --name(已创建虚拟环境名称) tensorflow --all
5) 创建一个新的虚拟环境:conda create --name tensorflow python=3.7.3
6) 查看安装的包:conda list/pip list
7) 可以通过克隆的方式更改创建虚拟环境的名称:conda create --name 新名字 --clone 已创 建虚拟环境名称
8) 安装包:pip install scipy -i https://pypi.douban.com/simple
或者 conda install scipy -i https://pypi.douban.com/simple
9) 卸载包:pip uninstall xxxx;conda uninstall xxxx
10) 检查conda版本:conda --version
11) 安装tensorflow的脚本:pip install tensorflow-cpu2.3.0 -i https://pypi.douban.com/simple/
12) 更新升级工具包:conda upgrade --all
13) 升级pip:python -m pip install --upgrade pip
14) 使用镜像源网站安装需要的库:pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ tensorflow2.0.0 安装其他库则只需将后面的库替换掉即可
15) 常用镜像网站:
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/