[tensorflow] tensorflow-cpu/gpu 安装过程

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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] tensorflow-cpu/gpu 安装过程相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

  tensorflow由于谷歌的原因,不同的版本有时候改动比较大,所以决定好自己想使用的版本后就不要轻易更改,免得后续移植程序的时候出现很多错误。

  本文以及后续文章关于tensorflow的学习和开发选在windows 10 平台上,使用python。不管是python还是tensorflow,网上都有很多安装方式,但是最简单快捷的应该是使用Anaconda。使用Anaconda管理环境最清晰和高效。

  tensorflow-cpu: tensorflow-1.2.1,python3.6。

  tensorflow-gpu: tensorflow-gpu1.1.0,python3.5,cuda v8.0,cudnn v5.1。

  安装过程参照下述网站:win10-tensorflow gpu版安装指南


1.Anaconda的安装

 1.1 下载安装

  Anaconda是国外的软件,直接去官网基本不能下载。

  使用清华的镜像站下载:清华大学开源软件

  同时清华还有帮助说明:镜像使用说明

  点击下载合适自己电脑版本的Anaconda。本文以及后续使用的为win_10 64位系统,下载版本如下图所示:

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  安装完毕过后,默认使用环境为root,python版本为3.6。


 1.2 配置使用

  进入软件,如图打开Terminal,配置清华镜像源。参考网站

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  输入以下命令,设置清华镜像源:

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

 

2.tensorflow-cpu 1.2.1的安装

   打开软件:

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  搜索框输入tensorflow,然后直接选择tensorflow安装就是。(注意别选成tensorflow-gpu版本了)


 

3. tensorflow-gpu 安装

  tensorflow-gpu目前应该是只支持python3.5,因此需要安装python3.5的安装环境。同时还需要安装cuda、cudnn这两个关于显卡用于机器学习的驱动/库(我分不清楚)。

 3.1 安装python3.5

  打开terminal,输入:

1 conda create --name python35 python=3.5

  或者在软件中操作,注意选择python3.5版本:

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  然后点击生成的python35,即可进入python 3.5的使用环境。

 3.2 安装tensorflow-gpu

  在python35环境下,搜索框输入tensorflow,然后直接选择tensorflow-gpu安装就是。(注意别选成tensorflow版本了)


 

4.vc_redist的安装(不一定是必须的,但是反正装了吧)

  官网下载地址,根据自己的机型,注意32和64位的区别。


 

5. cuda和cudnn的安装

  注意tensorflow-gpu的版本,比如1.1.0和1.2.1所需要的cuda和cudnn的版本号是不同的。

  tensorflow-gpu 1.1.0对应的是cuda 8.0和cudnn 5.1。下载地址,在官网中搜索想要的版本下载。


 

6.完

  一个python环境下,tensorflow只能在cpu或者gpu中选一种安装。但是可以新建python环境,在不同环境下,使用两种tensorflow。


 

2018-02-01 21:03:41

 


以上是关于[tensorflow] tensorflow-cpu/gpu 安装过程的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

如何让 Tensorflow Profiler 在 Tensorflow 2.5 中使用“tensorflow-macos”和“tensorflow-metal”工作

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关于tensorflow的显存占用问题

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