TensorFlow2.0–Chapter01环境搭建

TensorFlow 是一个端到端开源机器学习平台。它拥有一个全面而灵活的生态系统，其中包含各种工具、库和社区资源，可助力研究人员推动先进机器学习技术的发展，并使开发者能够轻松地构建和部署由机器学习提供支持的应用。

文章目录

TensorFlow2.0--Chapter01环境搭建
TensorFlow1.x or 2.x
安装Anaconda
环境配置
- 添加国内镜像源
- 创建新环境
- 进入tf2环境
- 安装tensorflow2.0

TensorFlow1.x or 2.x

Google于去年早些时候发布了TensorFlow 2.0，这是对现有TensorFlow 1.0的重大飞跃。

TensorFlow 1.x 主要用于处理「静态计算图」的框架。

使用 Tensorflow 2.0，我们可以简单地才用 “更像 python” 的功能形式，与 PyTorch 和 Numpy 操作直接相似。而不是带有计算图的两步范例，使其（除其他事项外）更容易调试 TF 代码。详细信息

安装Anaconda

在Anaconda中安装TensorFlow可以直接安装在缺省的base环境中，也可以专门新建一个虚拟环境来安装。新建一个新的环境的好处是可以和已有环境隔离，不会干扰已有环境。例如已有环境是Python 3.8版本，如果有的程序只能运行Python 3.7版本的环境，就可以新建一个Python 3.7版本的专用环境。

官网：https://www.anaconda.com/

安装自己电脑合适的版本即可

环境配置

添加国内镜像源

Anaconda 安装完成后，国内的网络连接Anaconda的官方源，速度基本为0，大部分时间是连接不上的。国内清华大学有对应的镜像源，可以更改为对应的源，可以通过更换原解决

打开anaconda prompt ，在命令行中直接使用以下命令：

# 使用清华镜像源
conda config --prepend channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
# 或者使用国科大镜像源
conda config --prepend channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --prepend channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes

创建新环境

打开开始菜单中的“AnacondaPrompt”进入 Anaconda 的命令行终端，输入命令:

conda create --name tf2 python=3.7

进入tf2环境

conda activate tf2

创建一个juputer notebook快捷方式

conda activate tf2
conda install nb_conda

安装完毕后在Windows菜单里会多一项Jupyter Notebook(tf2)(图2.16），汇过这个菜单可以启动tf2环境下的Jupyter Notebook 服务

安装tensorflow2.0

conda install tensorflow=2.0

查看版本

import tensorflow as tf
tf.__version__

'2.0.0'

然后就可以运行 python 检验一下tensorflow安装路径：

tf.__path__

['C:\\Users\\Administrator\\anaconda3\\envs\\tf2\\lib\\site-packages\\tensorflow']

环境搭建好啦，让我们继续深入学习Tensorflow2.0吧

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