Mac OS X与Windows下TensorFlow的安装与升级

本文记录了作者在Mac和Windows平台上安装TensorFlow 1.0的过程及遇到的问题。包括不同Python版本的兼容性问题、安装过程中的错误解决方法,以及跨平台安装体验的差异。
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前几天得知TensorFlow 1.0版本发布了,又一个偶然的机会,知道了国内第一本关于TensorFlow的中文书籍——《TensorFlow实战》,所以买来打算跟着书本学习,这篇文章是为了记录我安装TensorFlow时遇到的问题。

书中使用的TensorFlow版本是1.0.0,默认使用Python3.5作为Python基础版本。

由于我之前Mac上安装过0.9版本的TensorFlow,Python版本是2.7,所以爱折腾的我把0.9升级成1.0:

pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-1.0.0-py2-none-any.whl

等待执行完之后,来看看有没有升级成功:

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
a = tf.constant(10)
b = tf.constant(32)
print(sess.run(a + b))
print(tf.__version__)

可以看到控制台输出:

Hello, TensorFlow!
42
1.0.0

很好,安装没问题,也成功升级到1.0.0版本了。

但是我的Python版本仍是2.7,为了与书中保持一致,又折腾着下了Python版本为3.6的Anaconda3,安装完之后,将系统的环境变量改成Anaconda3的bin目录,接着按照上面同样的方法安装TensorFlow,用同样的代码进行验证安装是否成功,以下是控制台的输出:

b'Hello, TensorFlow!'
42
1.0.0

嗯,也没有问题。

现在说说安装过程中出现的问题:

  1. 在Mac的终端输入pip安装命令后,一直在连接服务器,最后报连接不上(明明前一天升级Python2.7中TensorFlow时还能成功呢)。在浏览器中输入链接地址也无法访问,所以我在另一台Windows系统的电脑上打开链接地址,将文件下载下来,再拷贝到Mac上进行安装。
  2. 安装过程中报setuptools版本过低,通过pip install -upgrade --ignore-installed setuptools 解决,重新执行安装命令,安装成功。

得知在Windows上也能安装TensorFlow,所以又决定折腾一把,首先我下载了Python3.6版本的Anaconda,下载速度非常缓慢,几十KB,等待许久,安装完之后,开始准备安装TensorFlow:

pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-0.12.0rc1-cp35-cp35m-win_amd64.whl

报错:

tensorflow_gpu-0.12.0rc1-cp35-cp35m-win_amd64.whl is not a supported wheel on this platform.

百度一番,是Python版本不兼容,Windows上安装TensorFlow要求Python必须是3.5,这就很奇怪了,在Mac上Python3.6能够安装TensorFlow,在Windows上则不行,没办法,又折腾去找了个Python3.5的Anaconda,同样经过漫长的等待,终于下载完成,安装完Anaconda之后,输入之前的安装命令进行安装,安装完成之后,让我们运行一段代码验证下:

b'Hello, TensorFlow!'
42
0.12.0-rc1

疑问:用Mac和Windows打开TensorFlow的网站不一样。用Mac打开的网站上面,进入Installing TensorFlow on Windows之后,里面给出的安装命令是安装1.0.0版本的,但是将链接复制出来浏览器打开,页面报错NoSuchKeyThe specified key does not exist ,所以用这个链接安装不了。用Windows打开TensorFlow网站,不但风格与用Mac看到的不一样,就连安装命令中给出的链接也不一样,这里是0.12版本的,我是按照这个链接进行安装的0.12版本。

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<think> 嗯,用户想了解如何在Anaconda中安装TensorFlow 2和MindSpore这两个深度学习框架。让我仔细分析一下这个问题。 用户可能是个刚入门深度学习的研究人员或学生,需要同时配置TensorFlow和MindSpore环境。考虑到这两个框架的安装方式差异较大,需要分步骤指导。用户提到"方法"而非"教程",说明需要的是简明扼要的操作指引而非详细解释。 从引用[1]和[3]来看,重点信息包括:1)conda环境管理命令 2)框架安装的特殊依赖条件。但要注意引用中TensorFlow还是1.x版本,而用户明确要求TensorFlow 2,需要更新安装命令。引用[2]提到的sklearn安装问题可能对用户帮助不大。 安装TensorFlow 2的核心步骤应该是:创建独立环境→激活环境→通过pip安装→验证版本。难点在于版本兼容性,Python版本建议3.7-3.9,Windows用户需要注意避免使用conda-forge源。 MindSpore的安装更复杂,引用[1]提到其GPU版本仅支持Linux,这点必须强调。Windows用户只能安装CPU版本,且需要从官网获取特定版本的whl文件。安装流程类似:创建环境→激活环境→安装依赖库→安装whl→验证。 需要提醒用户的注意事项有三点:1) 环境隔离的必要性 2) MindSpore的OS限制 3) 安装后的测试方法。用户可能不知道import后执行tf.test.is_gpu_available()这样的验证操作。 最后考虑补充几个相关问题:环境移植方法适合需要迁移工作的用户;混合安装问题针对可能同时使用两个框架的用户;版本管理建议则是预防后续升级冲突。这些扩展问题应该能覆盖用户后续可能遇到的痛点。 </think> 以下是使用Anaconda安装TensorFlow 2和MindSpore深度学习框架的详细步骤: --- ### **一、TensorFlow 2安装方法** #### **1. 创建独立环境(避免依赖冲突)** ```bash conda create -n tf_env python=3.9 # 推荐Python 3.7-3.9 conda activate tf_env ``` #### **2. 安装TensorFlow 2** ```bash pip install tensorflow # CPU版本 pip install tensorflow-gpu # GPU版本(需提前配置CUDA/cuDNN) ``` #### **3. 验证安装** ```python import tensorflow as tf print(tf.__version__) # 应输出2.x.x print("GPU可用:", tf.test.is_gpu_available()) # 检查GPU支持 ``` > **注意**: > - GPU版本需预先安装[NVIDIA CUDA Toolkit](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive)和[cuDNN](https://developer.nvidia.com/cudnn),版本需匹配TensorFlow要求(如TF 2.10需CUDA 11.2)[^1][^3] > - Windows用户建议使用`pip`安装,conda源可能更新滞后[^2] --- ### **二、MindSpore安装方法** #### **1. 创建独立环境** ```bash conda create -n mindspore_env python=3.7 conda activate mindspore_env ``` #### **2. 安装依赖库** ```bash conda install numpy pandas matplotlib # 基础科学计算库 ``` #### **3. 安装MindSpore** **根据系统选择命令(官网获取最新指令)**: ```bash # CPU版本(Windows/Linux通用) pip install mindspore # 默认安装CPU版本 # GPU版本(仅限Linux + CUDA 11.1/11.6) pip install mindspore-gpu # 需额外配置CUDA环境[^1] ``` > **重要限制**: > - **GPU版本仅支持Linux系统**(Windows/Mac仅支持CPU版本)[^1] > - 必须从[MindSpore官网](https://www.mindspore.cn/install)复制操作系统、Python版本、CUDA版本匹配的命令 #### **4. 验证安装** ```python import mindspore as ms print(ms.__version__) # 应输出1.x.x print(ms.context.get_context("device_target")) # 检查运行设备 ``` --- ### **三、关键注意事项** 1. **环境隔离** 为每个框架创建独立conda环境(如`tf_env`和`mindspore_env`),防止依赖冲突[^1][^3] 2. **版本对齐** - TensorFlow GPU需严格匹配CUDA/cuDNN版本 - MindSpore需按官网提供的配置表选择安装命令 3. **安装验证** 务必执行`import`测试,避免后续使用报错[^3] --- ### **相关问题** 1. TensorFlow GPU安装时报错`Could not load dynamic library 'cudart64_110.dll'`,如何解决? 2. 如何在Windows系统使用MindSpore的GPU加速功能? 3. 如何将conda环境导出为`.yml`文件供他人复用? 4. 能否在同一环境中同时安装TensorFlow和MindSpore?可能的风险是什么? > 引用说明: > [^1]: 环境隔离MindSpore安装限制参考自Anaconda配置指南 > [^2]: Windows系统安装建议参考TensorFlow问题排查经验 > [^3]: 环境激活安装验证流程参考深度学习框架搭建流程
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