TensorFlow学习笔记（一）环境搭建

即将开始研究生的入学前实习，师兄告诉我学习TensorFlow和Pytorch两个DL框架。近几天抽着毕业材料审核的空配置了一下TensorFlow2.5的环境。下面进入正题：

第一步，安装Anaconda

官网下载Anaconda ​www.anaconda.com

第二步，配置环境变量path，将路径G：/xxx/anaconda/scripts添加到path中。

path位置：【开始】菜单→设置→搜索"环境变量"

第三步，win+R，输入cmd，回车。

两条语句测试能否正常使用conda指令：

conda --version
conda info --envs

输出：

C:\Users\Josh>conda --version
conda 4.10.1

C:\Users\Josh>conda info --envs
# conda environments:
#
base                  *  G:\Anaconda
pytorch                  G:\Anaconda\envs\pytorch
tensorflow               G:\Anaconda\envs\tensorflow

第四步，安装tensorflow包。cmd输入：

conda create --name tensorflow python=3.x     # 创建tensorflow虚拟环境
conda activate tensorflow                     # 激活tensorflow

在tensorflow环境下（激活后）输入

pip install tensorflow

 

若无法正常使用conda指令，修改C:/用户/xxx/condarc

xxx为当前使用用户，记事本方式打开。

将其修改为：

ssl_verify: true

show_channel_urls: true



channels:

- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64

第五步，安装CUDA，直接暴力安装。

第六步，安装cuDNN，将文件夹中bin、includes、lib放到CUDA文件夹下。

第七步，若N卡驱动旧，重新安装N卡驱动。

说明：N卡驱动与Windows系统版本有关联，可多次打开安装包进行尝试。我第一次失败，第二次成功。

完成以上七步，在pycharm中运行以下代码：（tensorflow 2.x版本）

import tensorflow as tf

tf.compat.v1.disable_eager_execution()
hello = tf.constant('hello,TensorFlow')
sess = tf.compat.v1.Session()
print(sess.run(hello))

输出为：b'Hello tensorflow'

则TensorFlow环境安装成功。

若pycharm中有输出红字，据说为正常现象，现在仍未得到解答。若有大佬，希望指点一二。有任何问题，欢迎私聊。