Win10环境下安装TensorFlow 2.0简明教程

致谢

很感谢赵学长给我悉心指导,在我学习TensorFlow 2.0过程中给我解惑,让我有信心着手学习人工智能,因此平生第一次写博客,要向赵学长致谢!

前言

有小伙伴调侃:TensorFlow的学习门槛主要来源于安装。的确,以我们大多数Win10操作环境中安装TensorFlow会遇到许多麻烦,网上已经对安装一些细节有比较详实的介绍,我就不一一列举,只在此简明介绍一下安装方法,以帮助其他小伙伴快速避雷。
文中的要点以及待执行的命令我会用加粗来突出显示

1.确定自己的电脑显卡是否支持TensorFlow-GPU版本

查找自己电脑显卡对应的驱动,根据驱动的版本号,到英伟达官网查找支持驱动的列表,看驱动版本号是否支持TensorFlow,若支持则可以装GPU版本TensorFlow

安装自己电脑显卡支持的CUDA驱动和对应CUDANN文件

  1. 首先到英伟达的官网,查看自己的电脑支持哪些版本的CUDA,下载对应的CUDA驱动,并按照默认路径安装;
  2. 再根据CUDA驱动版本号,下载对应的CUDANN文件,可解压到C盘以外的指定路径下,以减小C盘的开销;
  3. 将CUDANN文件目录下的文件拷贝粘贴到CUDA的对应目录下
  4. 将CUDA驱动和对应CUDANN的环境变量配置到本地的系统环境变量中;
    C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin
    C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\libnvvp
    C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\lib\x64

3. 安装Anoconda

到清华的镜像网站中下载并安装:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

自定义安装过程中,注意这样的设置:
Win10环境下安装TensorFlow 2.0简明教程_第1张图片
安装完成后,进入windows中的命令模式,运行cmd:
输入:conda --version  检测anaconda环境是否安装成功
在Anaconda Prompt中输入:如:conda create -n tensorflow python=3.5
注意:Anoconda3.6以后的安装包安装后,会提示是否安装VS,此时应点击安装,若没有点击,就要在本地下载VS2015以上版本,以弥补缺失的编译环境

4. 导入TensorFlow

  1. 先进入TensorFlow环境:cmd 命令下,activate tensorflow
  2. 接着执行命令:pip install tensorflow-gpu==2.0.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

其中CUDA的版本与TensorFlow的版本是对应的,若不对应,可能会引起兼容性的问题
因为我本地电脑安装的想CUDA10.0,因此安装的TensorFlow是2.0版本的,不能装太高的;此外加上清华的镜像会下载飞快;

5. 下载pycharm 高级版本

安装2019.3以后的版本,越高越好,然后设置Anoconda的编译环境为默认环境。

6. 安装klearn及pandas

直接用原网址安装会很耗时,且基本上失败,因此在安装命令后加上清华的镜像
在Pycharm的terminal窗口中分别执行如下2条命令:
pip install sklearn -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install pandas -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

总结

以上就是我的安装大致流程,其中下载资源的来源很重要,最好直接用清华的镜像,下载很快,可以避免不必要的报错。
当然操作上因人而异,也许小伙伴在操作中还遇到其他坑,可以在评论去补充;
如果有不妥的地方,也请大家批评指正,谢谢。

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