1. 安装好Anaconda3版本
(1) 注:可以发现最新版本是Anaconda5了(没关系,下载就是了)
(2) 注意安装anaconda时一定要把环境变量加入windows环境中。要没有勾选,安装完后还有手动加入。而且注意3.4版本是默认不加入anaconda的文件路径到环境变量的。
(3) 安装好了后,运行开始菜单—>Anaconda3—>Anaconda Prompt
conda list
可以看到已经安装了numpy、sympy等常用的包。
2. 安装Tensorflow
有两种方法可以安装:
[方法一]
cpu版本
:pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow
[方法二]
gpu版本
:pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu
注意gpu版要事先选好并装好CUDA和cuDNN
本文限于篇幅,只总结了方法一的安装流程
方法一:CPU版本
(1) 写这篇文章时,TensorFlow在Windows下已经支持支持Python 3.6版本。
(2) 打开Anaconda Prompt,输入清华仓库镜像,这样更新会快一些:
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
(3) 在Anaconda Prompt
中,用Anaconda3创建一个python3.6的环境,环境名称为tensorflow ,输入下面命令:
conda create -n tensorflow python=3.6
运行 开始菜单—>Anaconda3—>Anaconda Navigator
,点击左侧的Environments
,可以看到tensorflow
的环境已经创建好了。
(4) 在Anaconda Prompt
中启动tensorflow
环境:
activate tensorflow
(5) 安装cpu版本的TensorFlow
pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow
当不使用TensorFlow时,可以通过deactivate
来关闭TensorFlow环境:
(6) 测试cpu版本的TensorFlow
重新打开Anaconda Prompt
—>activate tensorflow
—>python
来启动tensorflow,并进入python环境
测试代码如下:
#TensorFlow使用图(Graph)来表示计算任务;并使用会话(Session)来执行图,通过Session.close()来关闭会话(这是一种显式关闭会话的方式)。会话方式有显式和隐式会话之分。
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') #初始化一个TensorFlow的常量
sess = tf.Session() #启动一个会话
print(sess.run(hello))
(7) 其他问题
当我们用Anaconda自带的iPython和Spyder以及jupyter notebook中输入
import tensorflow as tf
的时候会失败,显示如下No module named 'tensorflow‘
,原因是我们没有在TensorFlow的环境下打开它们。
为此,我们需要在TensorFlow环境下安装这两个插件。打开
Anaconda Navigator
—>Environments
—>tensorflow
,选择Not installed
,找到iPython和Spyder以及jupyter并安装。
ipython:
Spyder:
jupyter notebook:
(7).1 好的,安装好三个插件后,我们用例子分别来运行试试(都要事先activate tensorflow
来启动tensorflow):
ipython:
Spyder:
立刻唤醒Spyder
,并运行:
jupyter notebook:
立刻唤醒jupyter notebook
,并运行:
(7).2 当然还有种更直接的方法由于直接tensorflow安装了三个插件,直接去菜单找到下面框选的,选一个用就行了,效果一样就不在赘述: