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TensorFlow的環(huán)境配置與安裝方法

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一、 簡(jiǎn)介

TensorFlow是一個(gè)基于數(shù)據(jù)流編程(dataflow programming)的符號(hào)數(shù)學(xué)系統(tǒng),被廣泛應(yīng)用于各類機(jī)器學(xué)習(xí)(machine learning)算法的編程實(shí)現(xiàn),其前身是谷歌的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法庫(kù)DistBelief。

Tensorflow擁有多層級(jí)結(jié)構(gòu),可部署于各類服務(wù)器、PC終端和網(wǎng)頁(yè)并支持GPU和TPU高性能數(shù)值計(jì)算,被廣泛應(yīng)用于谷歌內(nèi)部的產(chǎn)品開發(fā)和各領(lǐng)域的科學(xué)研究 。

TensorFlow由谷歌人工智能團(tuán)隊(duì)谷歌大腦(Google Brain)開發(fā)和維護(hù),擁有包括TensorFlow Hub、TensorFlow Lite、TensorFlow Research Cloud在內(nèi)的多個(gè)項(xiàng)目以及各類應(yīng)用程序接口(Application Programming Interface, API) [2] 。自2015年11月9日起,TensorFlow依據(jù)阿帕奇授權(quán)協(xié)議(Apache 2.0 open source license)開放源代碼 。

TensorFlow即可以支持CPU,也可以支持CPU+GPU。前者的環(huán)境需求簡(jiǎn)單,后者需要額外的支持。

  • TensorFlow是基于VC++2015開發(fā)的,所以需要下載安裝VisualC++ Redistributable for Visual Studio 2015 來(lái)獲取MSVCP140.DLL的支持。
  • 下載并安裝anaconda
  • 下載并安裝Python編譯器,以3.7X為例。

如果要安裝GPU版本(有N卡,即NVIDIA顯卡),需要以下額外環(huán)境:

0)有支持CUDA計(jì)算能力3.0或更高版本的NVIDIAGPU卡。

1)下載安裝CUDA Toolkit 8.0,并確保其路徑添加到PATH環(huán)境變量里;

2)下載安裝cuDNN v6或v6.1,并確保其路徑添加到PATH環(huán)境變量里;

3)CUDA8.0相關(guān)的NVIDIA驅(qū)動(dòng)。

二、安裝

1.檢查Anaconda是否成功安裝:conda --version


2.檢測(cè)目前安裝了哪些環(huán)境:conda info --envs


3.檢查目前有哪些版本的python可以安裝:conda search --full-name python


4.安裝不同版本的python:conda create --name tensorflow python=3.7



5.按照提示,激活之:activate tensorflow


6.確保名叫tensorflow的環(huán)境已經(jīng)被成功添加:conda info --envs


7.檢查新環(huán)境中的python版本:python --version


8.退出當(dāng)前環(huán)境:deactivate

三、TensorFlow安裝

pip install tensorflow


驗(yàn)證是否安裝成功:有三種方式

(1)直接在cmd中依次輸入python

然后鍵入

import tensorflow as tf
hello = tf.constant(‘Hello tensorfolw')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))


結(jié)果:b'Hello tensorfolw',則安裝成功。


(1)在anaconda中的applications on 中選擇TensorFlow,然后launch Spyder


進(jìn)入Spyder之后,輸入上面的代碼,然后點(diǎn)擊run.如在console中出現(xiàn)如下輸出b'Hello tensorfolw',則安裝成功。


(3)在pycharm中輸入一下內(nèi)容:

import tensorflow as tf

hello = tf.constant('Hello tensorfolw')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

如無(wú)誤也會(huì)出現(xiàn)一下內(nèi)容

到此這篇關(guān)于TensorFlow的環(huán)境配置與安裝方法的文章就介紹到這了,更多相關(guān)TensorFlow環(huán)境配置與安裝內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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