TensorFlow的環(huán)境配置與安裝方法
一、 簡介
TensorFlow是一個基于數(shù)據(jù)流編程(dataflow programming)的符號數(shù)學系統(tǒng),被廣泛應用于各類機器學習(machine learning)算法的編程實現(xiàn),其前身是谷歌的神經(jīng)網(wǎng)絡算法庫DistBelief。
Tensorflow擁有多層級結(jié)構(gòu),可部署于各類服務器、PC終端和網(wǎng)頁并支持GPU和TPU高性能數(shù)值計算,被廣泛應用于谷歌內(nèi)部的產(chǎn)品開發(fā)和各領域的科學研究 。
TensorFlow由谷歌人工智能團隊谷歌大腦(Google Brain)開發(fā)和維護,擁有包括TensorFlow Hub、TensorFlow Lite、TensorFlow Research Cloud在內(nèi)的多個項目以及各類應用程序接口(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相關的NVIDIA驅(qū)動。
二、安裝
1.檢查Anaconda是否成功安裝:conda --version
2.檢測目前安裝了哪些環(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.退出當前環(huán)境:deactivate
三、TensorFlow安裝
pip install tensorflow
驗證是否安裝成功: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
進入Spyder之后,輸入上面的代碼,然后點擊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))
如無誤也會出現(xiàn)一下內(nèi)容
到此這篇關于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TensorFlow環(huán)境配置與安裝內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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