win10CPU版TensorFlow安装详细流程(踩N个坑之后的总结)
hehejeson 人气:3版本说明:
多次实验后,python3.5+TensorFlow1.2+numpy1.16.4比较成功,不会报奇奇怪怪的错。(安装流程中会说到,不需要提前下载)
准备工作:
找到电脑:C:\Users\Administrator(为了防止小白看不懂,Administrator就是电脑用户名,比如我电脑名是PC,地址就是C:\Users\pc)中的.condarc文件,打开,然后修改一下,安装Tensorflow时,需要从Anaconda仓库中下载,一般默认链接的都是国外镜像地址,下载肯定很慢啊(跨国呢!),这里我是用国内清华镜像,需要改一下链接镜像的地址。
.condarc文件中复制粘贴以下:
channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
show_channel_urls: true
ssl_verify: true
安装流程:
1:从官方网站下载Anaconda
https://www.anaconda.comhttps://img.qb5200.com/download-x/distribution/
2:进行软件安装(这个和普通的没什么特别区别,一直下一步即可,注意下图这一步,两个全选)
3:安装完成Anaconda之后进行环境变量的测试
进入到windows中的命令模式:
(1)检测anaconda环境是否安装成功:conda --version
(2)检测目前安装了哪些环境变量:conda info --envs
Py36 和 TensorFlow都是我之前搭建的环境,若第一次应该只有base,为了这篇教程我将新搭建一个环境。
(3)对于Anaconda中安装一个内置的python版本解析器(其实就是python的版本)
此时我们将搭建一个名字是tf2的环境,内置python版本是3.5
conda create --name tf2 python=3.5
输入之后会列出要下载的东西,输入“y”继续,出现下图则成功。
(4)激活tf2的环境:conda activate tf2 激活之后如图,输入框前面会有(tf2)标志
(5)检测tf2的环境添加到了Anaconda里面:conda info --envs
(6)检测当前环境中的python的版本:python --version
此处注意,每个环境都有自己的python版本,和你自己在电脑上装的python版本没有关系,拿我的电脑为例,未激活tf2时我的python版本是3.7.4
(7)退出tensorflow的环境:conda deactivate
4:在环境tf2中安装Tensorflow
(1)首先激活tf2(因为是在tf2这个环境里面安装Tensorflow)
conda activate tf2
(2)通过pip下载TensorFlow
pip install tensorflow==1.2 -i http://pypi.douban.com/simple
这一步我踩了很多雷,网上教程多种多样,但是综合下载速度、版本等,我选择这个,通过豆瓣的影像下载,比在官网上下载速度不知道快多少,而且版本一定要是1.2,不然会出现和python不兼容的情况,如果默认下载现在应该是tensorflow2.1
下载结束,黄字是说我的pip有点老,让我升级,不用管
(3)确认TensorFlow安装成功
直接在cmd里面键入python,然后键入import tensorflow as tf
发现报了很多错,但是写的全都是 in a future version of numpy, it will be understood as(*),也就是说numpy的版本过高。此时普及一下,Numpy是用 Python 进行科学计算的基础包。它支持n维数组和矩阵的计算,还拥有大量的高级数学函数。这是 TensorFlow 所需的必要软件包,因此,使用 pip install tensorflow 时,如果尚未安装 Numpy,它将被自动安装。
解决方法很简单,卸载numpy并下载合适版本:
首先查看现在的numpy版本:
import numpy
numpy.__version__(注意,version前后下划线各两个,一共四个下划线)
现在是1.18.1的numpy,退出python编程exit()
卸载numpy :pip uninstall numpy
会列出将要卸载的文件,输入‘y’
安装降版本numpy
pip install numpy==1.16.4 -i http://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
安装完成后再试试导入TensorFlow,发现不再报错。
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