TensorFlow2.4 开发 安装篇① 安装必备的开发环境(Windows)

TensorFlow2.4 开发 安装篇① 安装必备的开发环境(Windows)

文章目录

  • 1. 简介
  • 2. Python3.8安装
  • 3. 创建虚拟环境
  • 4. 安装TensorFlow

1. 简介

​ 随着现在技术不断的更新迭代,人工智能开发的框架也是在不断的更新,慢慢地就到了现在最火的TensorFlow框架,因为技术迭代速度很快,所以从本文开始我们采用目前(2021-01)最新的版本进行学习,虽然最新版本可能会不稳定但可以保证我们在学完技术后,这些技术不会很快过时。

​ Tip:

  • 如果觉得最新版本可能不稳定,可以选择低版本的进行安装。
  • 安装时如果为低版本,cuda和cudnn请选择10.0,10.1有一定的bug。
  • Python3.8必须为Tensorflow2.2以上版本
  • 新手入门我们从Windows开始,等以后考虑嵌入式AI开发

2. Python3.8安装

​我们先去官网进行Python安装包的下载,如果加载过慢,我这里也为大家准备了安装包(传送门)(提取码:8888)

​ 右键安装文件,用管理员身份运行。

TensorFlow2.4 开发 安装篇① 安装必备的开发环境(Windows)_第1张图片

​ 勾选下面的 Add Python 3.8 to PATH 然后选择 Install Now 等待安装成功即可,安装成功后重启下电脑,有些电脑加PATH后不重启一样会显示未加入PATH

​ 安装成功后Win + R键唤出运行,输入 cmd 回车

cmd验证安装

​ 然后在 cmd 中输入 python 回车,若出现上图样子代表安装成功(以前有搞过 Python 的若有多 Python 环境则需要别的指令验证·,这里不多说了)
 

3. 创建虚拟环境

如果无需多 Python 环境进行开发的话,直接跳到第四步安装相关库即可

​ 虚拟环境是为了保证不使用全局Python的情况下开辟的一个环境,以后再有别的项目需要不同环境的情况下,就不会那么麻烦了。

​ 在上步中输入 exit() 退出Python,在一个你想要的位置新建一个文件夹(例如我在 E 盘建立了一个 TensorFlow 文件夹),然后在 cmd 中输入

python -m venv E:\TensorFlow\venv

​ 等待一会儿之后虚拟环境就装好了**(注意:这里的 “E:\TensorFlow” 要替换成自己刚才所建立的文件夹)**,装好之后输入

E:\TensorFlow\venv\Scripts\activate

​ 就能进入刚才所建好的虚拟环境了**(输入 deactivate 退出虚拟环境)**

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4. 安装TensorFlow

​ 在 cmd 中输入

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

​ 这句话是换 pip 的默认源,默认源为外网地址,安装库时可能会出现 timeout 等问题,我们换成清华源之后下载速度会快很多。

pip install --upgrade pip --user

​ 接着输入这句话我们来更新 pip 的版本(注意:先使用后面带 --user 的指令,如果报错再将 --user 去掉,有些时候没有 --user 它会卸载你原先的 pip 然后就安装不上最新版本的 pip,也就是 pip 会直接没有!!!

​ ​ 这里要说一下,我们是在 Windows 下进行安装的,与 Linux 有些不同,下一篇我会讲如何在树莓派 Zero WH 上安装TensorFlow(有一些任务我喜欢给小型计算机计算,然后等待结果就好了,虽然慢一些但不会影响主机电脑的性能)

​ 现在我们已经构建好了一个 Python 的虚拟环境,并更新了 pip

​ 输入 pip install tensorflow tensorflow-gpu

​ 等待安装成功即可,TensorFlow 2.4库支持 cuda 11.1 及 cudnn 11.1,我们直接安装这个版本,到 NVIDIA官网进行 Cuda 和 Cudnn 的下载(Cudnn 需要登录后才能下载),我也下载好了(传送门)提取码:8888

​ 对于 Cuda 双击 exe 文件直接安装即可(要记住安装目录,默认安装位置为 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA

​ 安装好后将 cudnn 解压,解压后将其 bin 目录下的文件拷贝至 Cuda 的 bin 目录下,这样就算安装好了。

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