目录

1 安装Anaconda

1.1 检查安装结果

2 安装Tensorflow-cpu版本

2.1 创建Tensorflow环境

2.2 安装Tensorflow-cpu

3 Anaconda中使用Tensorflow

4 Pycharm使用Tensorflow

5【tensorflow-gpu安装教程】


网上有好多相关的Tensorflow安装教程,这里记录一下我的安装过程,按照该教程进行安装一定可以顺利地安装上,我这里用的版本是Anaconda 4.3+python3.5.2,这个组合用起来比较稳定,而且网上的资料也多,便于学习,当然,按照下面的教程安装最新的版本也是可以的,只要版本相对应就可以。tensorflow-cpu版本的安装过程比gpu安装过程的简单很多, 这里先介绍cpu版本的安装方法,gpu版本的安装方法链接放在文末。

1 安装Anaconda

使用anaconda安装的原因是因为其集成了很多库,后续不需要用python一个个进行安装。安装之前先想好要安装tensorflow的版本,1.2之前的就只能安装python3.5,如果是1.2及以后的可以安装python最新版本。

通过下面的清华的开源软件镜像站下载你需要的版本,我这里下载的是4.3.01。

(1)清华的开源软件镜像站(下载速度较快)

(2)anaconda官网下载地址(下载速度一般,但可以下载最新的版本)

下载之后正常安装就可以,安装路径可以更改,在这里注意下,两个都选,这样环境变量就不用再去单独添加了。

     1.1 检查安装结果

安装成功后再菜单里找到Anaconda Prompt并打开。

(1)查询安装版本,会打印出版本信息,说明安装成功。输入:

conda --version

(2)查询已安装的环境:

conda info --envs

正常情况下只有root的环境,这里显示了Tensorflow的环境是因为我已经创建了。

2 安装Tensorflow-cpu版本

         2.1 创建Tensorflow环境

因为国外的网站下载速度很慢,速度为几kB/S,所以先把anaconda的源换成清华镜像:

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes

安装环境:

conda create -n tensorflow python=3.5

运行该命令可能会出现如下的错误:

如果出现该错误,可以直接修改anaconda的配置文件.condarc,改文件在家目录下,如我的电脑中改文件路径为:C:\Users\Administrator

用文本打开,修改里面的内容为如下:

channels:- anaconda-fusion- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
show_channel_urls: true
ssl_verify: 'True'

再次运行安装命令就可以正常创建环境了。

2.2 安装Tensorflow-cpu

         2.2.1 在线安装(方法1)

(1)激活环境(会看到命令前面的括号里的内容由base变为tfenv):

activate tensorflow

(2)安装:

pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow

提示:如果还是提示需要更新pip的话按照提示进行更新再重新安装即可,更新:

python -m pip install --upgrade pip

         2.2.2 离线安装法(方法2)

直接下载Tensorflow的包,然后离线安装,这样安装的时候就省掉下载的过程,速度较快,在方法1不好用的情况下可以使用这种方式。

(1)下载文件

清华镜像下载(速度较快)         官网下载(速度较慢)

(2)在刚安装的Anaconda3\Lib\site-packages\文件下新建文件夹tensorflow;

(3)将下载的tensorflow安装包复制到Anaconda\Lib\site-packages\tensorflow文件夹中;

(4)通过cmd命令进入到Anaconda\Lib\site-packages\tensorflow目录下,执行安装命令:

pip install 安装包的文件名

在此过程中会有一些其他包被自动下载安装,有一些因为版本问题会提示你更新,按照提示升级就可以。

       2.3 测试tensorflow

如上图,程序能够正常运行,Tensorflow安装成功。

3 Anaconda中使用Tensorflow

打开Anaconda Navigator,在“Applications on ”中选择tensorflow,然后 Install  “spyder” 直到变成 “Launch”,就可以在里面进行编程了。

4 Pycharm使用Tensorflow

不仅仅是Anaconda中可以使用Tensorflow,其他的python集成开发工具例如Pycharm也能够使用,只要把上面创建的Tensorflow环境中的解释器添加到开发工具里就可以了,下面以Pycharm为例。

打开pycharm,依次打开File-Setting–Project Interpreter,添加tensorflow下的Python解释器,如下图路径(anaconda->envs->tenfowflow->python.exe)下的python.exe:

单击选项框右边的设置按钮,选择Add local,,选择上图显示的路径的python.exe,而不是anaconda下的python.exe,然后选择这个解释器进行编译就能顺利tensorflow了。如下是添加的过程,我的之前已经添加上了,所以不再添加,只是演示一下。

至此,Tensorflow已经安装完毕,可以去体验一下其中的魅力了。

5【tensorflow-gpu安装教程】

安装教程:点击这里

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