TensorFlow在Window 和 Linux系统下的安装

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了TensorFlow在Window 和 Linux系统下的安装相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

  由于尝试多次直接用pip安装失败,可能是由于国内服务器不稳定的原因吧,改用anaconda安装。

       1. 安装Anaconda

          下载适合自己的Anaconda版本,可以在https://www.anaconda.com/download/ 找到;

          本次安装分别下载了Window 64-bit Python2.7版本(虽然安装TensorFlow时候只能选择Python3.5版本,选择2.7版本会安装不了),和Linux 64-bit Python2.7版本(Linux环境下可以直接安装TensorFlow 支持Python 2.7)。

         windows下直接执行Anaconda2-5.0.1-Windows-x86_64.exe 根据要求安装;

         Linux下 直接执行Anaconda2-5.0.1-Linux-x86_64.sh 等待安装完成;

      2.  Linux 环境中继续安装

          1. conda create -n tensorflow python=2.7   建立一个tensorflow的运行环境;

          2. 激活步骤1中建立的运行环境,有两种方式1. pip方式; 2. conda方式;

              PIP方式:

                 source activate tensorflow 

                export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.10.0-cp27-none-linux_x86_64.whl

       pip install --ignore-installed --upgrade $TF_BINARY_URL  

                 等待结束

            conda方式:

                 source activate tensorflow

                conda install -c conda-forge tensorflow  

         3. 完成安装后,source deactivate 退出conda环境

     3. Windows环境中继续安装

          1. 在开始菜单中打开Anaconda Prompt 

                输入清华镜像源,安装下载会快些

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

                config --set show_channel_urls yes

               conda create -n tensorflow python=3.5 为tensorflow创建一个Python3.5的一个运行环境

               activate tensorflow     激活运行环境

              pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow     安装tensorflow等待结束

             deactivate   关闭conda运行环境

          4. 安装测试成功

              进入tensorflow环境  =======》进入python环境

              尝试import tensorflow as tf  没有报错,则安装成功

              技术分享

 

         区别: 激活和关闭conda环境不一样,window中还是安装Spyder插件,直接在Spyder IDE中编辑调试

以上是关于TensorFlow在Window 和 Linux系统下的安装的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

window下安装tensorflow的坑————用Anaconda就可以

tensorflow安装过程-(windows环境下)---详解

如何在 TensorFlow 中使用“group_by_window”函数

window上安装tensorflow

window在Anaconda中安装TensorFlow

window10版本 python tensorflow