tensorflow简便安装过程

一、安装速度慢

解决这个问题很简单，因为pip内置的镜像网站是国外的，所以下载起来很慢，我们可以使用国内的镜像网站。

　　清华：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

　　阿里云：http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

　　中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

　　华中理工大学：http://pypi.hustunique.com/

　　山东理工大学：http://pypi.sdutlinux.org/ 

　　豆瓣：http://pypi.douban.com/simple/

实测，豆瓣速度最快。

使用方法

可以在使用pip的时候加参数-i

https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

例如：pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pyspider，这样就会从清华这边的镜像去安装pyspider库。

报错

出现如下错误

ERROR: Cannot uninstall 'wrapt'. It is a distutils installed project and thus we cannot accurately determine which files belong to it which would lead to only a partial uninstall.

解决方案

输入 pip install -U --ignore-installed wrapt enum34 simplejson netaddr

最后使用

pip -install tensorflow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 

即可安装成功

安装成功，但是import却报错

通常是因为tensorflow依赖的组件在你当前的环境下其版本太高或者太低，使用如下命令，即可解决

pip install h5py==2.8.0rc1 -i  https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

pip install -U numpy==1.16.4 -i  https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

推荐方法

因为tensorflow对python版本有要求，如果我们当前用的是3.7的话，可能你还要把Anaconda卸载掉然后去下载个老版本，但是完全没必要,我们可以使用Anaconda来创建一个虚拟环境。感觉很实用，记录一下首先使用以下命令，在Anaconda中创建一个虚拟环境,其中python=3.6是指该环境中，python版本,你也可以指定成2.x,那么就是conda的名字了

conda create -n name python=3.6

创建完成之后，我们就直接在这个环境中搭建tensorflow，使用如下命令

pip install tensorflow==2.0.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

所有东西都下载完成之后，如果不出意外应该就可以使用了。

但是现在还有两个问题

我们在pycharm中怎么切换到这个虚拟环境中进行工作？

我们怎么把Jupyter notebook中的工作环境切换到刚刚创建的tensorflow的环境中

我们必须为Jupyter Notebook创建一个kernel，才可以进行环境的切换，创建方式如下

首先使用命令，进入刚刚创建的conda环境中

activate tensorflow  //注意，这里的tensorflow是指你创建的环境名称

然后为这个环境安装支持文件

conda install ipykernel

完成之后，就可以为jupyter notebook 添加核了，使用如下命令即可

python -m ipykernel install --name tensorflow  //注意，这里的tensorflow就是指的你刚刚创建的环境名称

然后我们打开Jupyter notebook,进入到文件中

鼠标移动到Kernel，即可进行切换

关于GPU版本的安装

网络有很多，我按照这个帖子一步一步的来，一下子就安装成功了