在学习Tensorflow时 需配置相应的环境 以下以Tensorflow2.1版本为例 该方法学习了北京大学曹健老师的人工智能实践 Tensorflow笔记
第一步 安装Anaconda
我们在官网下载Anaconda python3.7版本 我安装时 官网已升级为3.8版本
1.点击Get started 选择最下面的 Download Anaconda installers
2.网页拉到最下面 点击安装旧版本
3.在下面找到Windows下的 Python 3.7 电脑多少位就选择相应的下载 我选择的是64位
4.下载完成后双击打开安装包
5.按照流程向下 在这一步时注意 两个都需勾选上
6.等待安装
.
7.依次点击 至finish完成 Anaconda安装完毕
第二步 安装Tensorflow
1.从电脑开始键打开Anaconda prompt
2.输入一下创建一个名为TF2.1的环境 用python3.7版本
conda create-n TF2.1 python 3.7
3.输入以下内容进入TF2.1环境
conda activate TF2.1
4.输入以下内容安装英伟达的SDK10.1版本 之后确认y
conda install cudatoolkit 10.1
5.输入以下内容安装英伟达深度学习软件包7.6版本 之后确认y
conda install cudnn 7.6
如果你上面两条安装语句报错了 很可能是你的电脑硬件不支持英伟达GPU 可以跳过这两步 直接安装tensorflow
6.输入以下内容 等待安装完成
pip install tensorflow 2.1
7.依次输入
python import tensorflow as tf tf.__version__
第三步 安装pycharm
1.从官网下载社区版pycharm
2.双击安装文件 安装 除该处需要注意 其他直接next
3.
第四步 pycharm环境配置
1.打开pycharm
2.
.
3.
3.点击ok create新工程
4.
5.输入以下代码测试
import tensorflow as tf tensorflow_version tf.__version__ gpu_available tf.test.is_gpu_available() print( tensorflow version: , tensorflow_version, tGPU available: , gpu_available) a tf. constant([1.0, 2.0], name a ) b tf.constant([1.0, 2.0], name b ) result tf.add(a, b, name add ) print(result)
6.右击Run运行 如果出现以下内容 表示配置完成
