Loading... # 0x00 TensorFlow环境搭建 > 本教程引用 https://www.tensorflow.org/install/install_windows - 仅支持CPU。如果您的系统没有 NVIDIA® GPU,则必须安装此版本。请注意,此版本的 TensorFlow 通常更容易安装(用时通常在 5 或 10 分钟内),所以即使您拥有 NVIDIA GPU,我们也建议先安装此版本。预编译的二进制文件将使用 AVX 指令。 - 支持GPU。TensorFlow 程序在 GPU 上的运行速度通常要比在 CPU 上快得多。因此,如果您的系统配有满足以下所示先决条件的 NVIDIA® GPU,并且您需要运行性能至关重要的应用,则最终应安装此版本。 ## GPU版本环境搭建 **GPU版本要求使用NVIDIA GPU卡,并且CUDA计算能力在3.0及以上**。CUDA 计算能力为3.0或更高的卡需要从源码编译安装TensorFlow 。计算能力为3.5或更高的卡可以使用编译好的二进制文件安装TensorFlow (使用pip安装.whl)。 当前为TensorFlow-gpu 1.11.0的环境要求,必须按照要求的版本安装,若版本高于或低于要求都有可能出现错误。 - [CUDA Toolkit 9.0](https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal) - [cuDNN v7.0](https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive#a-collapse705-9) 下载完后解压,将内部的三个文件夹复制到CUDA Toolkit 的安装目录下 注意:cuDNN 版本必须完全匹配:如果无法找到 `cuDNN64_7.dll`,TensorFlow 就不会加载。要使用不同版本的 cuDNN,必须从源代码构建。 # 0x01 TensorFlow安装 ## 使用pip安装 支持的python版本:3.5 3.6 CPU版本安装: ```shell pip3 install tensorflow ``` GPU版本安装: ```shell pip3 install tensorflow-gpu ``` ## 使用Anaconda安装 1. 通过调用以下命令创建名为 `tensorflow` 的 conda 环境: ``` C:> conda create -n tensorflow pip python=3.5 ``` 2. 通过发出以下命令激活 conda 环境: ``` C:> activate tensorflow (tensorflow)C:> # Your prompt should change ``` 3. 发出相应命令以在 conda 环境中安装 TensorFlow。要安装仅支持 CPU 的 TensorFlow 版本,请输入以下命令: ``` (tensorflow)C:> pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow ``` 要安装 GPU 版本的 TensorFlow,请输入以下命令(在同一行): ``` (tensorflow)C:> pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu ``` ## 验证安装是否成功 进入Python环境 输入: ```python >>> import tensorflow as tf >>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') >>> sess = tf.Session() >>> print(sess.run(hello)) ``` 若输出以下内容就说明安装成功: ``` Hello, TensorFlow! ``` 如果系统输出一条错误消息而不是问候语,请参阅 常见的安装问题 ## 常见的安装问题 我们借助 Stack Overflow 来记录 TensorFlow 安装问题及其补救措施。下表包含了 Stack Overflow 上一些常见安装问题解答的链接。如果您遇到了下表中未列出的错误消息或其他安装问题,请在 Stack Overflow 上进行搜索。如果 Stack Overflow 中没有显示相关错误消息,请在 Stack Overflow 上提一个新的问题,并指定 `tensorflow` 标签。 | Stack Overflow 链接 | 错误消息 | | ------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ | | [41007279](https://stackoverflow.com/q/41007279) | ` [...\stream_executor\dso_loader.cc] Couldn't open CUDA library nvcuda.dll` | | [41007279](https://stackoverflow.com/q/41007279) | ` [...\stream_executor\cuda\cuda_dnn.cc] Unable to load cuDNN DSO` | | [42006320](http://stackoverflow.com/q/42006320) | ` ImportError: Traceback (most recent call last): File "...\tensorflow\core\framework\graph_pb2.py", line 6, in from google.protobuf import descriptor as _descriptor ImportError: cannot import name 'descriptor'` | | [42011070](https://stackoverflow.com/q/42011070) | ` No module named "pywrap_tensorflow"` | | [42217532](https://stackoverflow.com/q/42217532) | ` OpKernel ('op: "BestSplits" device_type: "CPU"') for unknown op: BestSplits` | | [43134753](https://stackoverflow.com/q/43134753) | ` The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE instructions` | | [38896424](https://stackoverflow.com/q/38896424) | ` Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow` | Last modification:October 24, 2019 © Allow specification reprint Support Appreciate the author AliPayWeChat Like 0 如果觉得我的文章对你有用,请随意赞赏
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