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新聞資訊

    1.為什么在windows10上安裝tensorflow?

    我相信許多用戶在剛開始接觸深度學習時候,都曾苦于安裝谷歌的開源軟件tensorflow。由于過去windows上都不能直接安裝該軟件,所以絕大多數人都曾使用安裝雙系統、或者使用蘋果電腦、linux系統的辦法來安裝tensorflow。然而,這對于絕大多數的windows用戶來說,安裝過程相當麻煩。首先對于初次接觸linux的用戶來說,在終端輸入太多信息太麻煩,新手也不熟悉這些命令;另外,安裝后總存在各種各樣的問題難以解決。經過小編的多次嘗試,今天決定將在網上所學到的如何在windows10上安裝tensorflow記錄下來,也將在安裝過程中存在的難點、易被忽略的地方重點體現出來,來幫助大家克服這個困難。其實,windows10上安裝tensorflow既簡單,又方便,僅僅需要幾步。

    2.安裝tensorflow只需以下幾步:

    先總結:最好使用VS2015+anaconda python3.5+ pip install --upgrade --ignore-installedhttps://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-0.12.0rc0-cp35-cp35m-win_amd64.whl這三步來完成。

    詳述:

    下載并安裝VS2015,聽說必須要有VS2015,VS2014VS2013軟件來支持安裝。這款軟件相當好安裝,只不過文件有些大,應該都沒問題。注意,對于沒有安裝VS的用戶,可以先跳過第一步,直接進行下面的步驟,實在不能安裝tensorflow,再進行安裝VS。

    下載anaconda,注意版本!據說必須是Python3.5的版本,本人曾用Python3.6的版本安裝不成功。提供鏈接:https://repo.continuum.io/archive/index.html,選擇

    提醒:如果不是安裝的anoconda,電腦上已安裝python3.5,對于后續安裝tensorflow會遇到問題:scipy使用pip install scipy安裝不了!那么怎么解決呢,首先在https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py 中保存get-pip.py文件,然后在該文件所在的目錄下打開windows的命令窗口,在提示行中運行python get-pip.py就安裝好了pip,以后安裝其它包的時候直接在命令行中輸入pip install 軟件包來進行安裝,比如安裝numpy,使用如下命令:pip install numpy.這就是使用pip安裝軟件包的方法。

    然后我們可以想辦法安裝scipy了:先在http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy中下載scipy的文件;然后將下載的文件放入相應python中Scripts的文件中中;最后在命令提示行中輸入以下命令安裝scipy:pip install下載的scipy文件的路徑加上scipy的文件全名的方式。

    使用如下命令安裝tensorflow(打開命令行提示符輸入以下命令)

    pip install --upgrade --ignore-installedhttps://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-0.12.0rc0-cp35-cp35m-win_amd64.whl

    注意:如果你想使用最新的tensorflow1.0,使用以下命令安裝pip install --upgrade --ignore-installedhttps://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.0.0rc0-cp35-cp35m-win_amd64.whl,最新版的安裝可能多試幾次才成功,我第一次沒成功,第二次成功了。

    安裝 TensorFlow GPU 版本并在 Windows 10 上順利運行可能會遇到一些挑戰。以下是一些關鍵的注意事項和步驟,幫助您避免常見的坑,并確保安裝過程順暢。

    1. TensorFlow 包的選擇

    • TensorFlow 2.1 版本之后,不再提供單獨的 tensorflow-gpu 包。安裝 TensorFlow 時,只需安裝 tensorflow 包,它將自動支持 GPU(如果檢測到合適的環境)。
    • 但是,重要的是,TensorFlow 2.1 版本及以后的版本在 Windows 上不再支持 GPU。因此,如果您希望在 Windows 上使用 TensorFlow 的 GPU 功能,您需要安裝 TensorFlow 2.0.0 或更低版本。

    2. 安裝指定版本的 TensorFlow

    • 使用 pip 安裝 TensorFlow 時,必須指定版本號。例如,安裝 TensorFlow GPU 2.0.0 版本,可以使用以下命令:
    pip install -U tensorflow-gpu==2.0.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
    
    • 指定安裝源為清華大學的 PyPI 鏡像,有助于加速下載過程。

    3. CUDA 和 cuDNN 版本匹配

    • TensorFlow GPU 版本對 CUDA 和 cuDNN 的版本有嚴格要求。對于 TensorFlow 2.0.0,推薦的版本是 CUDA 10.0 和 cuDNN 7.4.X。
    • 確保下載并安裝了正確版本的 CUDA 和 cuDNN,并配置好了環境變量。

    4. Python 版本兼容性

    • TensorFlow GPU 2.0.0 版本對 Python 的版本也有限制,兼容的最高版本是 Python 3.7。安裝 TensorFlow 之前,請確保您的 Python 版本適合。

    5. Protobuf 版本匹配

    • 避免兼容性問題,Protobuf 的版本也需要注意。建議使用的版本是 3.20 或更低,可以通過以下命令安裝指定版本的 Protobuf:
    pip install protobuf==3.20.*
    

    6. 驗證安裝是否成功

    • 安裝完成后,驗證 TensorFlow 是否正確安裝并支持 GPU,可以執行以下 Python 代碼:
    import tensorflow as tf
    print(tf.test.is_gpu_available())
    
    • 如果輸出為 True,恭喜您,安裝成功了!

    通過ipython執行命令驗證安裝成功的截圖

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