集成显卡安装的cpu版本tensorflow和pytorch

安装cpu版本的tensorflow和pytorch

    • 1.查看电脑显卡
    • 2.安装anaconda和pycharm
    • 3.创建对应的虚拟环境
    • 4.安装pytorch
    • 5.安装tensorflow

1.查看电脑显卡

查看自己电脑是否有独立显卡,以及有的显卡类型。
控制面板→设备管理器→显示适配器→
集成显卡安装的cpu版本tensorflow和pytorch_第1张图片
因为是集成显卡,没有独立显卡,所以就不能安装GPU版本的tensorflow和pytorch。(tensorflow的gpu版本要装的cuda和cudnn,cpu版本就不必装了)

2.安装anaconda和pycharm

到官网下载电脑对应的安装包。

  1. anaconda官网:https://www.anaconda.com/products/distribution#macos
    安装注意事项:
    集成显卡安装的cpu版本tensorflow和pytorch_第2张图片

  2. pycharm安装
    在网页里随意找的,下载软件,应该有官网。
    注意事项:可以勾上的,都勾上就行。

3.创建对应的虚拟环境

避免污染原生环境,创建对应的虚拟环境

  1. 打开anaconda,创建虚拟环境
    集成显卡安装的cpu版本tensorflow和pytorch_第3张图片

4.安装pytorch

  1. 打开对应的虚拟环境
    点击创建出来的虚拟环境旁边的绿色小三角,打开虚拟环境
    集成显卡安装的cpu版本tensorflow和pytorch_第4张图片

  2. 复制镜像源,加快下载速度

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

  1. 防止下载太久断开下载,延时1000s

conda config --set remote_read_timeout_secs 1000.0

准备工作完成

集成显卡安装的cpu版本tensorflow和pytorch_第5张图片

  1. 下载安装cpu版本的torch
    去pytorch官网。获取下载代码
    官网:https://pytorch.org/get-started/locally/
    我的电脑安装如下:

conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch

截图如下

集成显卡安装的cpu版本tensorflow和pytorch_第6张图片
下载完成了
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  1. 检验安装torch是否安装成功

pip list

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5.安装tensorflow

  1. 打开对应的虚拟环境
    集成显卡安装的cpu版本tensorflow和pytorch_第9张图片
    集成显卡安装的cpu版本tensorflow和pytorch_第10张图片

  2. 添加镜像源安装tensorflow

pip install tensorflow-cpu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

集成显卡安装的cpu版本tensorflow和pytorch_第11张图片

  1. 检验是否安装成功

pip list

集成显卡安装的cpu版本tensorflow和pytorch_第12张图片

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