tensorflow实践

最新推荐文章于 2024-08-28 07:32:08 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wzl_python/article/details/89739993
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本文详细介绍了如何安装TensorFlow的CPU和GPU版本，包括Anaconda的下载与安装，TensorFlow-CPU版本的安装，以及TensorFlow-GPU版本的安装，涉及CUDA和cuDNN的匹配问题。此外，还提供了Jupyter Notebook的安装步骤，以及验证安装成功的测试代码。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

tensorflow的安装

1. Anaconda的安装

1.1 从官网下载Anaconda

https://www.anaconda.com/distribution/#download-section
在这里插入图片描述

1.2 软件的安装

在这里我们根据自己电脑系统选择32位还是64位的安装包，然后是根据自己python版本的需要，选择3.7还是2.7版本
在这里插入图片描述
这里要注意，一定要记得把上图中两个方框都要选中，尤其是第一个，以免后续还需进行环境配置！

2.TensorFlow-CPU版本的安装

在这里插入图片描述
打开上图箭头所指的
在这里插入图片描述
在这里你还可以以下命令创建一个独立的环境来安装tensorflow，

conda create --name tensorflow python=3.6

在这里我们创建了一个name为tensorflow、python版本为3.6的环境
在这里插入图片描述
接下来需要使用以下命令来激活我们创建的环境

conda activate tensorflow

在这里有两种方式来进行安装tensorflow
一种是使用pip

pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow==1.13.0

后面 == 代表着tensorflow版本号，目前最新的稳定版本号为1.13.0
另一种是使用conda指令

conda install tensorflow ==1.13.0

3. tensorflow-gpu 版本的安装

在这里我的笔记本的配置为i5-8300h+1060ti

3.2 CUDA与cudnn的安装

在这里一定要主要cuda和cuDNN版本间对应关系
cuda8.0对应的cuDNN必须是6.0版的
cuda9.0对应的cuDNN必须是7.0版的
下面是tensorflow官网tensorflow-GPU版本与cuda版本间的对用关系，切记这个很重要
在这里插入图片描述
所以在安装gpu版本前，一定要查清楚自己显卡支持的cuDNN 和CUDA 版本。
在[https://developer.nvidia.com/cuda-downloads]下载对应的版本，一般这里不好找历史版本，并且下载比较麻烦，建议直接百度找对应的安装包。
首先安装CUDA，建议不要修改安装路径
在这里插入图片描述
解压下载的cuda，得到以下三个文件夹
在这里插入图片描述
将解压得到的三个文件夹参考提下图片路径，复制到自己电脑对应的路径下
在这里插入图片描述

3.2 tensorflow-gpu版本的安装

在这里我们使用conda命令来安装
conda install tensorflow-gpu ==1.13.0

3.3 Jupyter Notebook的安装

先打开箭头所指的软件
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
按照箭头所指示的，安装Jupyter Notebook
安装成功后能看到如下的图标
在这里插入图片描述

4. 验证是否安装成功

在这里插入图片描述
输入python并回车，出现以下
在这里插入图片描述
导入tensorflow，并输入以下代码
在这里插入图片描述
如果出现以下结果，则证明安装成功
在这里插入图片描述
如果不行的话卸载软件重新进行安装

5. 安装总结

5.1 CPU版本的安装比较简单

5.2 GPU版本的安装一定要主要自己显卡所支持的cudn和cuDNN的版本还有与tensorflow版本间的对应关系

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