原生Windows安装TensorFlow 0.12方法

最新推荐文章于 2025-11-02 12:29:56 发布

原创

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#tensorflow #windows

本文介绍了如何在原生Windows系统中安装TensorFlow 0.12，包括Python的安装、环境变量设置、CUDA和CuDNN的安装、修改pip源以及手动下载安装TensorFlow。特别强调了GPU版TensorFlow的安装步骤和解决HTTP错误404的方法。

2016年11月29日，TF官方宣布0.12版tensorflow支持原生windows操作系统，不在需要通过Docker进行安装。作为一个tf初学者，也是windows重度依赖用户，通过在墙里墙外各种搜索，终于找到了一种可行的安装方法。现予以总结，供同行参考。

博主机器配置：

OS：Window 7 64bit
CPU：Intel i7-2600K
内存：8G
显卡：Nvidia GeForce GTX 560

（有人推荐使用 Windows PowerShell 代替 CMD，所以下面一、二、三、四步均在Power Shell下执行，“开始”->“附件”->“Windows Power Shell”->“Windows Power Shell”）

一、安装Python

1、通过Pip在Windows上安装Python

TensorFlow在Windows上只支持64位Python3.5，可以通过Python 3.5 from python.org 或 Python 3.5 from Anaconda 下载并安装Python3.5.2（注意选择正确的操作系统）。

2、设置环境变量

上一步安装完毕后，在PowerShell中输入pip是找不到该命令的，因此将Python安装路径下“%安装路径%\Scripts”添加到Path下；再到PowerShell中输入

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win10安装Tensorflow 0.12 && Tensorflow 1.0.0

Jinbao

01-07

3202

一、安装Python 3.5.2（64位）TensorFlow在Windows上只支持64位Python3.5，下载安装Python 3.5.2 安装时注意将路径加入环境变量。二、更新pip在命令行执行python -m pip install --upgrade pip三、安装numpy 1.11.3首先下载numpy 1.11.3,然后使用pip安装numpypip install D:\do

Win10 安装Tensorflow-GPU版本

JFEE12的专栏

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1986

参考文章1【TensorFlow】Windows10 64位下安装TensorFlow - 官方原生支持，文章2Anaconda多环境多版本python配置指导及官方安装文档前几天google放出了支持win10 GPU的tensorflow 0.12版本，现在安装体验一下，主要参考了如上文章。安装CUDA8.0和cuDNN5从官方链接1和官方链接2即可下载，不过cuDNN下载需要注册开发者。之前我

27 条评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

Tensorflow 0.12.0 windows 7, （10可以照做）安装

911的专栏

12-21

3893

好消息是Tensorflow 终于可以在windows 上安装了，但是目前只支持64位，而且python版本为3.5版本,需要CUDA 8.0。下面说下具体安装过程，如果本机已经安装了python2.* 版本，那么需要把环境变量移除（Anconda,之类会配置环境变量）到官网下载个python3.5,然后安装，把安装的目录配置到环境变量中，也就是有python35

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tensorflow-0.12.0rc0-cp27-none-linux_x86_64 超级靠谱，一个文章有专门介绍安装与验证过程 https://blog.csdn.net/zyb228/article/details/53559553/

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08-11

目前google网站不好访问，tensorflow在线安装方式安装失败，下载安装文件手动安装是比较好的方式，分享tensorflow-gpu-0.12.1，很多demo用该版本。

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### 安装TensorFlow GPU 2.12于Windows操作系统由于最新版的TensorFlow GPU不再直接支持原生Windows系统，建议采用Windows Subsystem for Linux (WSL) 版本2作为解决方案[^2]。 #### 准备工作确保系统的准备工作完成。这包括但不限于确认硬件和软件需求被满足。对于GPU版本的支持，需特别注意CUDA以及cuDNN的安装及其与TensorFlow的兼容性。可以通过`nvidia-smi`命令检查当前环境下的GPU驱动程序及CUDA版本信息[^1]。 #### 安装并配置WSL2 为了使TensorFlow能够识别并利用GPU资源，在Windows上推荐使用带有GPU加速功能的Linux子系统(WSL2)[^3]。具体操作如下： - 启用适用于Linux的Windows子系统和虚拟机平台特性； - 下载并设置Ubuntu或其他喜欢的Linux发行版作为默认使用的WSL2分发版； - 更新至最新的内核版本以获得更好的性能和支持； ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade -y ``` #### 配置NVIDIA CUDA工具包和cuDNN库在WSL2环境下继续准备必要的依赖项，即安装适合所选TensorFlow版本的CUDA Toolkit 和 cuDNN SDK: ```bash distribution=$(. /etc/os-release;echo $VERSION_ID) curl -s https://api.github.com/repos/NVIDIA/cuda-wsl/releases/latest | grep browser_download_url|grep ${distribution}|cut -d '"' -f 4|xargs wget -O cuda.deb sudo dpkg -i ./cuda.deb rm cuda.deb source ~/.bashrc ``` 以上脚本会自动下载对应的操作系统版本所需的CUDA .deb文件，并执行安装过程。 #### TensorFlow 的安装当上述步骤完成后，可以进入Python环境中进行TensorFlow的安装。考虑到稳定性和效率，强烈建议创建一个新的Conda或venv虚拟环境来进行此操作。这里给出基于pip的方法为例： ```bash python3 -m venv tf-gpu-env source tf-gpu-env/bin/activate pip install tensorflow==2.12.0 ``` 此时应该可以在该环境中导入并测试TensorFlow是否能正确加载GPU设备了。