参考多方资料,自己搭建TensorFlow的环境,分享下经验!

一 安装Anaconda


什么是Anaconda?简单地说,Anaconda就是一个集成的Python环境,其中第三方库是一大亮点


安装步骤


1.前往Anaconda官网下载镜像,再安装,建议下载清华大学镜像,访问国外服务器下载速度太慢。


 

二 安装TensorFlow


安装步骤


1.打开Anaconda Promt。

 

 


2.下载镜像,安装过程如下。


在Anaconda Promt输入以下语句


 


conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/


conda config --set show_channel_urls yes


conda create -n tensorflow python=3.6

配置内容按照下面我所填的,否则会出现https  不可达的现象,具体文件路径在C:\Users\Administrator的 .condarc里修改,记得去掉default

image.png


查看环境是否生产tensorflow节点;conda info --envs

image.png

激活tensorflow环境,并查看Python版本(界面发生了改变,说明进去了)

image.png


三、TensorFlow安装 

1.按照官网的指示: 

安装CPU版本输入

pip install  --upgrade --ignore-installed  tensorflow 

image.png


编写第一个 TF代码测试

import tensorflow as tf
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'
hello = tf.constant('Hello,TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))


image.png

不写的话,会有告警提示,无关紧要(可以百度下)

import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'
------------


2018-12-30 19:49:34.168361: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2

image.png


退出当前环境:deactivate


image.png


下一部分会讲解如何配置pycharm使得支持tensorflow,先上图

image.png