处理器不支持安装python_个人输出 | 处理器不支持AVX,搭建tensorflow环境一把辛酸泪...

博主在没有英伟达显卡且处理器不支持AVX的情况下,通过源码编译和使用特定轮子文件成功搭建了TensorFlow 2.0.0的CPU环境。详细记录了从安装Python、Anaconda到激活环境、安装whl文件,以及验证安装成功的全过程。

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利用anaconda搭建tensorflow环境,按照网上的教程一步步走下来,无奈我的笔记本既没有英伟达显卡,处理器也不支持AVX。没有英伟达显卡那就安装CPU版本,不支持AVX有两种选择,第一种降版本,1.6之前的无须AVX;第二种是从源码编译安装,这个很难。然而我必须要用2.×版本,所以选择了很麻烦的源码编译道路。

首先去网上搜了许多教程,按照步骤一步步走,然而总是出错。多看了几篇之后发现可以用已经写好的轮子:

https://github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel/blob/master/2.0.0/py37/CPU/sse2/tensorflow-2.0.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl

具体过程如下,

1、安装python,以python3.7.4为例,设置环境变量。

2、安装anaconda。

3、打开anaconda prompt

输入conda create -n TF2.0 python=3.7.4回车,输入y回车

activate TF2.0回车

pip install 下载下来的轮子文件路径回车,例如:pip install F:/tensorflow-2.0.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl

4、验证,

继续在刚才的命令行窗口中,输入python回车,显示版本号。

进入Python编译环境,输入import tensorflow as tf 回车。

输入tf.__version__。(注意是双下划线),如果显示版本号,即说明安装成功。

5,安装pycharm。

利用刚刚设置的环境变量TF2.0新建project。新建一个文件。

输入如下代码:

import tensorflow as tf

tensorflow_version = tf.__version__

gpu_availa

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