切实可行的Tensorflow安装方法

最新推荐文章于 2025-07-14 17:41:07 发布

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本文详细介绍了在Windows环境下使用Anaconda和PyCharm安装TensorFlow的步骤，包括CUDA和CUDNN的配置，以及如何设置环境变量和验证安装是否成功。

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网上的tensorflow安装介绍有些混乱，我反复安装总结了如下安装方法，具体如下：

下载Anaconda Pycharm CUDA CUDNN（注意下载的CUDA版本!!!CUDA版本与tensorflow严格对应），CPU环境不用CUDA和CUDNN
安装Anaconda（勾选环境变量）
安装CUDA（可自定义安装路径，否则重装系统后还要再安装CUDA）
解压CUDNN，里面的文件夹拷贝到CUDA安装目录
软件自动创建用户变量（重装系统需要手动添加上）：
CUDA_PATH R:\CUDA
CUDA_PATH_V10_0 R:\CUDA
软件自动创建PATH环境变量（重装系统需要手动添加上）：
R:\CUDA\bin
R:\CUDA\libnvvp
添加下列路径到PATH环境变量：
R:\CUDA\extras\CUPTI\libx64
R:\CUDA\include

A:简易方法：
PyCharm->Configure->Settings->Project Interpreter->右侧加号->搜索tensorflow或tensorflow-gpu->安装

B:根据网上教程和官方教程整理的方法：
1.在命令行窗口CMD中：
F:\>conda create -n tensorflow python //创建conda环境,安装正式版，如果指定版本可以conda create -n tensorflow python=3.7.3
F:\>activate tensorflow //激活conda环境
   如未安装CUDA和CUDNN，可按如下4条命令安装
   F:\>conda install cudatoolkit=10.1 cudnn=7.6 //可以这样安装CUDA和CUDNN
   F:\>conda install -c nvidia nvcc_linux-64=10.1
   F:\>conda install -c conda-forge cudatoolkit-dev=10.1
   F:\>pip install pycuda
F:\>pip install tensorflow //安装tensorflow正式版，如果指定版本tensorflow用tensorflow==2.0.0-alpha0代替,不行就pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow，下同
或F:\>pip install tensorflow-gpu //GPU环境
下面是用清华源，速度飞快，推荐！！！
F:\>pip install tensorflow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple //CPU环境
或F:\>pip install tensorflow-gpu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple //GPU环境

（多余的命令退出：deactivate，再进入还是activate tensorflow，一般不用）
2.验证
验证TensorFlow安装是否成功，可以在命令行窗口输入python进入python环境，输入以下代码：
F:\>python
>>>import tensorflow as tf //（注意：这时CUDA版本号不对会提示你正确版本号，重新下载，删除系统重装）
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> print(sess.run(hello))
如果能正常输出Hello, TensorFlow!，则安装成功（以上语句可能有各种乱七八糟的输出，不用管）。

3.安装PyCharm，设置解释器
解释器设置为\Anaconda\envs\tensorflow的python.exe 重要!!!（包括每个项目的解释器）
如：pycharm设置：Configure->Settings->Project Interpreter->齿轮->add->System Interpreter->文件夹\Anaconda\envs\tensorflow下的python.exe->OK,OK
每个项目的设置也是：File->Settings->Project:->Project Interpreter->下拉菜单->Anaconda\envs\tensorflow下的python.exe

查看anaconda版本：
F:\>conda -V
anaconda中查看Python版本号:
F:\>python -V #注意V是大写
确认 Python 和 pip 是 64 位：
python3 -c "import platform;print(platform.architecture()[0]);print(platform.machine())"

anaconda和Python升级（CMD中或Anaconda Promot中）：
F:\>conda update conda
F:\>conda update anaconda
F:\>activate paddle （关键！）
F:\>conda update python
然后pycharm中重设解释器

查看tensorflow版本号:
F:\>python
>>>import tensorflow as tf
>>>tf.__version__ //查看版本号
>>>tf.__path__ //查看所在文件夹