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Window7-Anaconda-TensorFlow
阅读量:548 次
发布时间:2019-03-08

本文共 3094 字,大约阅读时间需要 10 分钟。

Windows下深度学习环境配置

特别提醒,linux 基本一致!

本文由笔者整理以及个人的经验总结而来,保留查看的认为有较大查看价值的连接,并且尊重原作者劳动。

关于caffe,CUDA和cuDNN的安装该文有说明:

本人不再炒冷饭,只做个人认为的重要部分的一些补充说明。

caffe的安装

  • caffe是一个开源项目,官网,GitHub:。

  • 是一个轻量的处理图像框架–也就是说一套图像处理的流程模型,个人使用需要下载并且编译,github有生成的,而且有人使用证明比自己生成的运行速度更快。

CUDA与cuDNN的安装

  • 下载地址:CUDA:
  • 下载地址:cuDNN:,需要登录账号,没有就注册后再登录。
  • cuDNN使用方法:or uDNN的安装,是将解压的文件解压的三个文件夹覆盖到CUDA安装的同名文件夹下。

TensorFlow的安装

具体的可以参看该文章

该文章较为详细的接受了在windows下对TensorFlow的安装问题!

  • 此时,需要下载anaconda,并且已经安装好了,具体的安装过程不再赘述。

  • 安装TensorFlow的一步:修改连接到的服务器镜像,因为GFW的问题,无法访问到国外的服务器.

# 修改指向的服务器地址:清华镜像服务器.conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/# 中科大的位置.conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --set show_channel_urls yes

文件位置为:<C:\Users\用户名\.condarc>

  • 在Anaconda Prompt中输入:
# 创建一个conda环境,名称为:TensorFlow,由于对python支持性的问题.# 不同的python3版本也是不兼容的,至少本人试过python=3.7.1,框架运行时不行的。 conda create -n tensorflow python=3.6

此时完成之后:只是创建一个conda的环境,还未正式安装TensorFlow!

开始从镜像下载安装TensorFlow.

  • 方式一:

    # cpu版本,比如cp35,指的是c语言写的python解释器,版本3.6,版本要求严格,不得随便修# 使用清华镜像,直接定位到文件安装.pip install https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.2.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl# 使用中科大镜像,直接定位文件安装,该镜像不稳定,可能不存在.https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.2.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl"""与上文有些不一样,主要是清华镜像位置的改变,其余一致,其实还有一种方式安装.直接下载xxx.whl文件.然后使用运行:pip3 install tensorflow_gpu-1.2.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl亦可.若无法检测到pip3语法,可以先pip升级即可解决."""
  • 方式二:上述并不是我最喜欢的方式个人最喜欢方式如下:

    pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow==1.5# Ubuntu下pip3没有什么问题,只是python3的标识,但是windows使用pip!!!!pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow==1.5
  • pip升级命令行如下:

    python -m pip install -U pip
  • 特别提醒:若是高版本的不支持,请尽量查看版本对应号,进行安装,比如python最高的只有3.6,所以最新的3.7版本是不可用的----本文底部版本对应问题

  • linux下与windows几乎一致,只不过源文件所在镜像服务器的位置不同,不想记忆请使用方法二!

  • 若3.6版本不可用,请试用3.5版本…

  • 此时已经安装CPU版本已经完成,但是推荐下面一种合理的安装方式.

推荐的安装TensorFlow的方式.

熟悉了上面的步骤,下面可以稍微快一点。

安装CPU版本的方式-Anaconda程序的Anaconda Prompt.

# 创建环境.conda create -n tensorflow python=3.6# 输入y继续安装.# 激活/切换到使用环境.conda activate tensorflow # 升级pip,然后继续安装继续安装python -m pip install -U pippip install tensorflow# 安装完成,相对之前的不指定具体的文件,相对比较省事.# 可能需要的安装...conda install scipy# 若出现错误,可以更新到最新,但是不建议,除非你肯定你的cdua+cudnn是最新的.pip install --upgrade tensorflow.# or带版本号安装,速度慢,建议使用第二行,我推荐1.5版本!新电脑可以最新版...pip install tensorflow==1.2.0pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow==1.2

安装GPU版本的方式-Anaconda程序的Anaconda Prompt.

# 利用GPU的运算能力可以较快的运算,但是有GPU算力是有要求的,最低3.5,比如GTX 660还是算了吧,GTX 660算力3.0,GTX 750(ti) 5.0,GTX 1080(ti) 6.1# 安装CUDA+cuDNN...# 安装TensorFlow-gpu,带版本号.pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu ==1.2.0
  • 提示:可以安装1.3版本,最好不要。在这里插入图片描述
  • N-游戏卡-GPU算力查看位置:
  • 比如: 660不行,750神卡,不到3.5不建议用GPU,几乎没区别… …在这里插入图片描述

Tensorflow环境使用

  • 激活切换到使用环境.

    conda activate tensorflow-gpu
    • 使用方法:

    比如我有一个项目,在D:\Pycharm\MyFiles\Demo目录下,该目录下有main函数:,当然也可以有其他的主函数如:…

    # 切换到项目主目录下,可以一步步切换,也可以直接到主目录下,再手动打开cmd.# 启用TensorFlow环境,其实这只是一个名称,具体取决于当时安装的位置.conda activate tensorflow# 即可运行,有参数可以加在后面.python evaluate.py# 若带参数的运行python文件.python evaluate.py 我是参数我是参数

    写在最后:安装请查看TensorFlow对应的版本支持性,请滑到网页底部!!!

转载地址:http://xrwiz.baihongyu.com/

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