Windows10 安装 theano、keras、tensorflow、tensorflow-gpu

本文详细介绍了如何使用pip和conda安装TensorFlow及其GPU版本,解决安装过程中的常见问题,如GraphViz配置和pydot错误。同时,提供了安装Keras及Theano的步骤,确保深度学习环境的顺利搭建。
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安装 TensorFlow 最好的参考教程就是官方文档 ,它好就好在它是中文的。

官方文档中只有 pip 的安装示例,我尝试了 conda 安装也能成功,但是版本没有用 pip 安装的新,所以会出现某些方法调用出错的问题。

安装 TensorFlow-gpu 可以参考这个 Keras 深度学习环境配置(WIN10/GPU加速版),或许能帮助你摆脱很多的坑,因为有大神已经帮我们打包好了 tensorflow-gpu 的依赖,我们只需要执行 pip install tensorflow_gpu-1.9.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl 便一劳永逸。

附上该安装包的地址:tensorflow_gpu-1.9.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl

需要要注意的是这个安装包依赖于 cuda9.2 以及 cudnn7.1,要预先安装并配置好这两个的环境变量再安装该包。
在这里插入图片描述

但是我按照上面这个来装 tensorfloe-gpu 的话,用到 Keras 的地方可能会报这样的错误:

OSError: pydot failed to call GraphViz.Please install GraphViz (https://www.graphviz.org/) and ensure that its executables are in the $PATH.

甚至在此之前会先报“pydot not found”,这个 pip install pydot 就好了。但是前者出的错需要在你安装好 GraghViz 并配置好环境变量之后,修改 pydot.py 的一处源码:将原来的 self.prog = 'dot' 修改成 self.prog = 'dot.exe' ,否则依然会报错,因为这个错误就是 pydot.py 找不到 GraghViz 的系统环境变量的 dot 导致的,因为实际上是 dot.exe

在这里插入图片描述

上面的 tensorflow 安装好了,直接 pip install keras 就能完美安装 Keras。

安装 theano 之前到官网上去看看 theano 的 Windows Installation Instructions

We only support the installation of the requirements through conda.

只支持通过 conda 安装以下依赖包:
在这里插入图片描述
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Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言,以其简洁易读的语法而闻名,适用于广泛的应用,包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

<think>嗯,用户的问题是如何在Python中安装TensorFlow、Scikit-Learn和Keras库。首先,我需要回想一下这些库的安装方法,特别是通过Anaconda的方式,因为之前有用户提到过使用Anaconda来安装机器学习环境,这可能更简单。 首先,TensorFlow安装可能会有不同的版本,比如CPU和GPU版本,用户可能需要指导他们选择合适的版本。根据引用1和引用3,安装TensorFlow可以通过conda命令,但Windows下可能需要特别注意,比如引用4提到Windows只支持Python 3.5的某些版本,不过现在可能已经更新了,但最好还是提醒用户检查Python版本。另外,引用3中提到的conda install -c anaconda tensorflow-gpu可能适用于GPU版本,而引用1中也有conda install tensorflow的命令。 然后是Scikit-Learn,引用2和引用5中提到可以通过conda安装scikit-learn,因为conda中的名称是scikit-learn,但导入时是import sklearn。所以用户需要运行conda install scikit-learn,或者在基础环境中安装Keras安装,根据引用1和引用3,Keras可以单独安装,但需要后端如TensorFlowTheano。引用1提到Keras只需要安装其中一个后端,而引用3中使用的是conda install keras-gpu,这可能是在有GPU的情况下。不过对于普通用户,可能更倾向于安装默认的Keras,即conda install keras,或者使用pip。 接下来,我需要考虑用户可能使用的环境,比如是否使用虚拟环境。根据引用3和引用4,创建独立的conda环境是个好习惯,避免依赖冲突。比如conda create -n myenv python=3.8,然后激活环境再安装库。 另外,用户可能需要检查是否安装成功,比如在Python中导入库。可能需要指导用户进行简单的测试。 可能的问题包括:安装后导入出错,版本不兼容,或者平台差异(如Windows和Linux的不同)。例如,引用4提到WindowsTensorFlow可能需要Python 3.5,但较新的TensorFlow版本可能支持更高版本,需要确认当前版本的要求。 总结步骤应该是:创建conda环境(可选)→ 安装TensorFlow(CPU或GPU)→ 安装Scikit-Learn → 安装Keras → 验证安装。 此外,用户可能对GPU版本的安装感兴趣,所以需要分情况说明CPU和GPU版本的安装命令。例如,使用conda install tensorflowtensorflow-gpu。 需要确保所有命令正确,比如正确的conda通道,比如引用3中使用-conda-forge或者anaconda通道。 最后,生成相关问题时要考虑用户可能的后续疑问,比如版本兼容性、环境管理、常见错误处理等。</think>### 分步安装TensorFlow、Scikit-Learn和Keras库指南 #### 1. **创建独立虚拟环境(推荐)** 通过Anaconda创建独立环境可避免依赖冲突: ```bash conda create -n tf_env python=3.9 # 可替换为TensorFlow支持的Python版本 conda activate tf_env ``` #### 2. **安装TensorFlow** - **CPU版本**(通用安装): ```bash conda install -c conda-forge tensorflow # 引用[1]的安装方式 ``` - **GPU版本**(需NVIDIA显卡支持): ```bash conda install -c anaconda tensorflow-gpu # 引用[3]的GPU安装方式 ``` #### 3. **安装Scikit-Learn** 通过Conda安装官方维护版本: ```bash conda install -c anaconda scikit-learn # 引用[2]的安装命令 ``` #### 4. **安装Keras** Keras默认使用TensorFlow后端: ```bash conda install -c anaconda keras # 引用[1]中与TensorFlow配合使用的方案 ``` #### 5. **验证安装** ```python import tensorflow as tf print("TensorFlow版本:", tf.__version__) from sklearn import datasets print("Scikit-Learn版本:", datasets.__version__) from keras import layers print("Keras版本:", layers.__version__) ``` #### 平台差异说明 - **Windows用户**:需注意TensorFlow对Python版本的兼容性(例如旧版需Python 3.5[^4]) - **Linux用户**:GPU版本需额外配置CUDA驱动(引用[3]的步骤) #### 替代方案:基础环境直接安装 若无需隔离环境,可直接在base环境中执行上述命令,但可能引发版本冲突。
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