Win10下Anaconda3上安装tensorflow教程


大概花费了4-5个小时的时间安装上了基于GPU版本的tensorflow1.3.0(除此之外还有基于CPU的版本),大体安装步骤如下:


step1:在Anaconda下创建出一个python3.5的环境(原因:由于大部分tensorflow都是基于Linux进行部署,近期才真正支持Windows版本,由于前期支持不够全面(官方也提出了支持3.6),所以安装尽量按照教程来,以免出现不必要的麻烦),Anaconda下键入activate
tensorflow(deactivate退出)命令后,借助于pip命令对tensorflow进行安装。

step2:安装CUDA8.0和cuDnn6.0,下载地址:

https://pan.baidu.com/s/1cRQ55Y8g5SkrpCi6pM1HPg
<https://pan.baidu.com/s/1cRQ55Y8g5SkrpCi6pM1HPg> 密码:bsjn


https://pan.baidu.com/s/11FUyWN633_u4FkhtZe6How
<https://pan.baidu.com/s/11FUyWN633_u4FkhtZe6How>  密码:34wv


把CUDA安装好,cuDnn解压好后,可以采用以下两种方法:(1)把cuDnn和CUDA对应文件夹中的内容copy过去;(2)修改环境变量。推荐第一种。

成功安装结果如下图:







参考:

1.安装参考:

(1)https://www.cnblogs.com/W-Yentl/p/7783933.html
<https://www.cnblogs.com/W-Yentl/p/7783933.html>

(2)http://blog.csdn.net/u010099080/article/details/53418159
<http://blog.csdn.net/u010099080/article/details/53418159>

2.清华镜像网站:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/
<https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/>(里面包含了各种开源镜像,超强大)

安装运行时的一些提示&&可能出现的错误:


1.用pip进行安装时,最好指定tensorflow的版本,因为tensorflow1.3.0+CUDA8.0+cuDnn6.0,如果装了高版本的tensorflow,在使用“import
tensorflow as tf”进行测试时,会报出“ Could not find 'cudart64_90.dll'. TensorFlow
requires that this DLL be installed in a directory that is named in your %PATH%
environment variable. Download and install CUDA 9.0 from this URL:
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit”的错误。此时,只需要借助于镜像重新安装指定版本的tensorflow即可。
(tensorflow) C:\Users\Administrator>pip install --upgrad
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-1.3.0rc0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
2.需要注意的是:在运行测试代码时,一定要在已经(activate
tensorflow)激活的环境下,再进入python,否则会报错找不到tensorflow模块“ModuleNotFoundError: No module
named 'tensorflow'”。

测试代码如下:
(tensorflow)C:\Users\Administrator>python Python 3.5.4 |Continuum Analytics,
Inc.| (default, Aug 14 2017, 13:41:13) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>import tensorflow as tf hello = tf.constant("Hello Tensorflow!")
sess=tf.Session() print(sess.run(hello))
3.查看libraries的版本时,在Anaconda环境下键入“conda list”和tensorflow环境下键入“conda
list”两者是不同的,后者可以看到tensorflow的版本。


4.解决安装CUDA过程中电脑黑屏问题,经过细致观察,每次安装CUDA时,如果直接选择经典安装,则一般会在安装图形驱动时出现卡顿和黑屏,且每次安装都会卸载掉原有安装好的驱动,于是:

(1)下载一个驱动精灵,把检测到显卡相关的驱动自行安装好。

(2)运行CUDA安装程序,选择高级自定义安装,且只勾选第一项cuda,其他GeForce
experience,driver,other都不装,即可安装成功。

注意:有可能在安装完成后,会发现鼠标右键后的“NVIDIA 控制面板“找不到了,并且在控制面板项中的”NVIDIA
控制面板“也无法打开,此时用驱动精灵重新手动安装一下显卡驱动即可恢复。




后续还需要做的是如何在PyCharm中使用tensorflow!


-------------------------------------------这是一条分割线20180306---------------------------------------------

PyCharm和tensorflow的链接:


按正常方式安装好PyCharm后,为了能正常的使用numpy,Scipy等库,需要把interpret的路径设置成Anaconda3中python.exe所在的目录;而为了能正常使用tensorflow,则需要把interpret的路径设置成安装好的tensorflow中python.exe的路径。

激活PyCharm的方式:

1.在激活界面的License server输入:http://idea.liyang.io <http://idea.liyang.io>
;或者:点击help→Register→License sever ,输入http://idea.liyang.io
<http://idea.liyang.io>。
2.在浏览器的地址栏输入:http://idea.lanyus.com/ <http://idea.lanyus.com/>
,该网址,无需修改用户名,点击获取注册码。复制该注册码,粘贴在注册界面的Activation code的输入框中,点击 ok。


后续还需要做的是如何在Jupyter NoteBook中使用tensorflow!



-----------------------------------------这是一条分割线20180424------------------------------------------



Anaconda 打开Navigator就报错解决方案:



Windows下:

1)使用管理员运行:conda prompt

2)执行命令 conda update anaconda-navigator

3)还是不行就试试命令:anaconda-navigator --reset

往往都是通过reset进行解决;



Anaconda安装pandas,scikit-learn等一系列扩展包:

1)方法一:通过启动Anaconda Navigator(1.通过工具栏启动;2.在Anaconda
Prompt中键入:anaconda-navigator启动),在对应的环境下,搜索并apply;但是这种方式的缺点是,Navigator环境不太稳定,有时会出现bug。

2)方法二:直接在Anaconda Prompt键入命令,进行安装。

例如:要在tensorflow环境下安装pandas,只需要1.键入:activate tensorflow;2.键入:conda install
pandas;并按照提示进行操作即可安装好;3.键入deactivate,跳出tensorflow环境;4.键入:anaconda-navigator启动navigator,进入对应的Environments查看,pandas已经安装好啦!

如果IDE用的是PyCharm的话,最后只需要更新一下对应项目的Interpreter即可。



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