最简单最快速的TensorFlow1.9环境安装

本文介绍了在macOS上使用Anaconda 5.2创建环境并安装TensorFlow 1.9.0的详细步骤,包括创建conda环境、激活环境、安装TensorFlow及解决依赖问题,最后通过运行简单程序验证安装成功。

TensorFlow是机器学习和深度学习一个主流框架,也有中文社区,很适合入门深度学习
笔者用的苹果一体机,在环境安装下踩了好多坑,终于找到了最简单的安装方法。文章写于2018-8-14,鉴于有版本更新等时效性,仅供参考。
使用的软件版本环境如下:操作系统:macOS,Anaconda :5.2,python:3.6,tensorflow:1.9.0

步骤:
1、安装Anaconda:5.2(此版本包含了python3.6,因此不需要安装)
1)在https://www.continuum.io/downloads/ 下载最新版本。
这里写图片描述
我选择的是最新版本
2)下载完成后,按提示安装。
这里写图片描述
3)安装完成后,打开终端工具,创建一个名为tf的conda环境:$ conda create -n tf
这里写图片描述
输入Y继续安装
这里写图片描述
4)继续输入,激活刚刚创建的 conda 环境:$ source activate tf

<think>嗯,用户之前问过关于换编程语言是否能让他的姿态估计项目更简单,现在他接着问应该安装哪个版本的Python好。我需要先理解他为什么这么问。可能他当前的项目遇到了性能问题,或者环境配置有问题,所以考虑是否换Python版本能解决。 用户可能已经在用Python,但不确定版本是否合适。或者他可能刚开始配置环境,需要选择一个稳定且兼容的版本。考虑到人体姿态估计通常依赖深度学习框架,比如TensorFlow、PyTorch,或者像OpenCV这样的库,这些框架对Python版本有特定要求。 首先,我要回想主流框架支持的Python版本。比如,TensorFlow 2.x通常支持Python 3.7到3.10,而PyTorch可能支持更近的版本。但用户可能使用的是某些特定的库,比如MMPose或MediaPipe,这些库可能有自己的版本限制。 另外,用户之前的问题中提到了使用CUDA加速,这说明他可能在使用NVIDIA GPU,所以Python版本还需要和CUDA工具包兼容。例如,CUDA 11.x可能对应特定的Python版本。 接下来,我需要考虑稳定性和社区支持。Python 3.8和3.9是比较稳定的版本,很多库都已经适配,而3.10或3.11可能某些库还未完全兼容,可能会有兼容性问题。例如,某些依赖旧版Python的库可能在3.10+上无法运行。 用户可能需要一个平衡点,既不过于老旧,又能兼容大多数库。通常推荐3.8或3.9,因为它们被广泛支持,且稳定性较好。同时,如果用户使用较新的框架版本,可能支持3.10,但需要检查依赖项。 还需要考虑虚拟环境的使用,建议用户用conda或venv来管理不同项目环境,避免版本冲突。比如,为姿态估计项目单独创建一个环境安装指定Python版本和相关库。 另外,用户可能的问题包括安装错误、依赖冲突,或者性能问题。正确的Python版本可以减少这类问题,提升开发效率。需要指导用户如何检查当前库的版本要求,以及如何选择合适的Python版本。 后,我应该总结推荐版本,并给出具体步骤,比如使用conda安装指定版本,检查框架兼容性,以及如何测试环境是否正常工作。还要提醒用户注意CUDA和cuDNN的版本匹配,确保GPU加速有效。</think>以下是为**人体姿态估计项目**选择Python版本的专业建议,结合主流框架的兼容性和长期维护考量: --- ### **一、版本推荐优先级** | 推荐等级 | Python版本 | 关键支持框架 | CUDA兼容性 | 说明 | |----------|------------|--------------|------------|------| | **⭐首选** | **3.8.x** | TensorFlow 2.6+, PyTorch 1.9+, OpenCV 4.5+ | CUDA 11.0-11.8 | 广泛兼容的稳定版本 | | **⭐次选** | **3.9.x** | ONNX Runtime 1.12+, MMPose 0.28+ | CUDA 11.1-12.1 | 支持新特性但需验证旧库 | | **⚠️谨慎选** | 3.10+ | MediaPipe 0.9+, TF 2.11+ | CUDA 11.8+ | 部分库需要源码编译 | --- ### **二、版本选择技术依据** #### **1. 框架兼容性验证** ```bash # 检查当前环境限制(以TensorFlow为例) pip show tensorflow | grep "Requires-Python" # 输出示例:Requires-Python: >=3.7, <3.11 # PyTorch官方兼容性矩阵:https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ ``` #### **2. CUDA工具链匹配** - **Python 3.8** + **CUDA 11.3** + **cuDNN 8.2** → 支持90%的预编译包 - **Python 3.9** + **CUDA 11.7** → 需要从源码编译OpenCV #### **3. 典型冲突案例** - 使用Python 3.10时,`pycocotools`需要手动修复安装 - `mmcv-full`在Python 3.11下可能无法找到预编译包 --- ### **三、推荐安装方案** #### **1. Conda环境配置(佳实践)** ```bash conda create -n pose python=3.8 conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.3 cudnn=8.2 pip install torch==1.12.1+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html ``` #### **2. 验证GPU加速** ```python import torch print(torch.cuda.is_available()) # 应输出True print(torch.backends.cudnn.version()) # 应≥8200 ``` --- ### **四、不同框架的版本对照表** | 框架 | 推荐Python版本 | 关键依赖 | |------|----------------|----------| | **MediaPipe** | 3.7-3.9 | protobuf<4 | | **MMPose** | 3.8-3.10 | mmcv-full>=1.6 | | **OpenPose** | 3.6-3.8 | CMake≥3.12 | | **TensorFlow Pose** | 3.7-3.10 | CUDA≥11.2 | --- ### **五、疑难问题解决方案** 1. **`numpy`版本冲突**: ```bash # 强制使用兼容版本 pip install "numpy<1.24" opencv-python ``` 2. **`protobuf`版本过高**: ```bash pip install protobuf==3.20.3 # MediaPipe的硬性要求 ``` --- ### **六、长期维护建议** 1. **锁定依赖版本**: ```bash pip freeze > requirements.txt # 关键包示例: # numpy==1.23.5 # opencv-python==4.5.5.64 # torch==1.12.1+cu113 ``` 2. **使用Docker镜像**: ```dockerfile FROM nvidia/cuda:11.3.1-cudnn8-devel-ubuntu20.04 RUN conda install python=3.8 ``` --- **终决策建议**:若您正在使用NVIDIA RTX 30/40系列显卡,选择**Python 3.8 + CUDA 11.8**组合能平衡新硬件支持和框架兼容性。具体安装命令: ```bash conda create -n pose38 python=3.8 conda activate pose38 pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 ```
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