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:
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。
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:
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:
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