Win10上安裝TensorFlow(官方文檔翻譯)

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一.推薦兩個網站

• TensorFlow官方文檔：https://www.tensorflow.org/install/install_windows
• TensorFlow中文社區：http://www.tensorfly.cn/tfdoc/get_started/os_setup.html

二.在 Windows 上安裝 TensorFlow

目錄：

1. 確定要安裝的 TensorFlow
2. 使用 GPU 支援的TensorFlow 的要求
3. 確定如何安裝 TensorFlow
4. 使用本機 pip 安裝
5. 使用Anaconda安裝
6. 驗證您的安裝
7. 常見安裝問題

本指南說明如何在 Windows 上安裝 TensorFlow 1.確定要安裝的 TensorFlow要安裝以下類型的 TensorFlow, 必須選擇其中一種:

• 僅使用 CPU 支援的 TensorFlow。如果您的系統沒有 NVIDIA? GPU, 則必須安裝此版本。請注意, 此版本的 TensorFlow 通常更容易安裝 (通常在5或10分鐘), 因此, 即使您有 NVIDIA? GPU, 我們建議先安裝此版本。

• GPU 支援的TensorFlow。TensorFlow 程式在 GPU 上啟動並執行速度通常比在 CPU 上快得多。因此, 如果您的系統有一個 NVIDIA? GPU 滿足下面所示的先決條件, 並且您需要高效運行應用程式, 則應最終安裝此版本。

2.使用 GPU 支援的TensorFlow 的要求

如果您使用本指南中介紹的一種機制來安裝 GPU 支援的TensorFlow  , 則必須在您的系統上安裝以下 NVIDIA 軟體:

• CUDA?Toolkit8.0。有關詳細資料, 請參閱 nvidia 文檔, 確保您將相關的 Cuda 路徑名追加到%PATH% 環境變數中, 如 nvidia 文檔中所述。

• 與 CUDA 工具包8.0 關聯的 NVIDIA 驅動程式。

• cuDNN v6.0。有關詳細資料, 請參閱 NVIDIA 的文檔。請注意, cuDNN 通常安裝在與其他 CUDA dll 不同的位置. 確保將安裝 cuDNN dll 的目錄添加到%PATH% 環境變數中。

• 具有 CUDA 計算能力3.0 或更高的 GPU 卡。有關支援的 GPU 卡的列表, 請參見 NVIDIA 文檔。

如果您有一個前一個軟體包的不同版本, 請更改為指定的版本。特別是, cuDNN 版本必須完全符合: 如果找不到 cuDNN64_6 .dll, TensorFlow 將不會載入。要使用不同版本的 cuDNN, 必須從原始碼產生。 3.確定如何安裝 TensorFlow您必須選擇安裝 TensorFlow 的機制。支援的選項如下所示:

• 使用pip
• Anaconda

本地 pip 在您的系統上直接安裝 TensorFlow, 而不需要經過虛擬環境。由於 pip 安裝不是在單獨的容器中與世隔絕的, 因此 pip 安裝可能會干擾系統上的其他 Python-based 的安裝。但是, 如果您瞭解 pip 和您的 Python 環境, 則 pip 安裝通常只需要一個命令!此外, 如果使用 pip 進行安裝, 使用者可以從系統上的任何目錄運行 TensorFlow 程式。 在Anaconda 中, 您可以使用conda建立虛擬環境。然而, 在Anaconda, 我們建議用pip install命令安裝 TensorFlow , 而不是conda install命令。注意: conda包是社區支援的, 不受官方支援。即, TensorFlow 團隊既不測試也不維護這個conda包。用conda裝有一定風險。 4.使用本pip 安裝如果您的電腦上沒有安裝以下版本的 Python 之一, 請立即安裝它:

• Python 3.5.x 64-bit from python.org
• Python 3.6.x 64-bit from python.org

-TensorFlow 在 Windows 上支援 Python 3.5.x 和3.6.x。請注意, Python 3 附帶了 pip3 包管理器, 它是您用來安裝 TensorFlow 的程式。要安裝 TensorFlow, 請啟動終端。然後在該終端中發出適當的 pip3 安裝命令。要安裝 TensorFlow 的僅 CPU 版本, 請輸入以下命令: 

C:\> pip3 install --upgrade tensorflow

 要安裝 GPU 版本的 TensorFlow, 請輸入以下命令:

C:\> pip3 install --upgrade tensorflow-gpu

　　

5.使用Anaconda安裝Anaconda的安裝是社區支援的, 沒有得到官方的支援。採取以下步驟在Anaconda環境中安裝 TensorFlow:

        1）.  按照Anaconda下載網站上的說明下載並安裝蟒蛇

        2）.  通過調用以下命令建立名為 tensorflow 的conda環境:

C:> conda create -n tensorflow python=3.5 

        3）.  通過發出以下命令來啟用conda環境:

C:> activate tensorflow (tensorflow)C:>  # Your prompt should change 

　　4）.  發出適當的命令, 在您的conda環境中安裝 TensorFlow。要安裝 TensorFlow 的僅 CPU 版本, 請輸入以下命令:

(tensorflow)C:> pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow 

　　5）.  要安裝 GPU 版本的 TensorFlow, 請輸入以下命令 (在一行中):

(tensorflow)C:> pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu 

 

6.   驗證您的安裝

啟動終端。如果你通過Anaconda安裝, 啟用你的Anaconda環境。從 shell 中調用 python, 如下所示: 

$ python

在 python 互動 的shell 中輸入以下短程式:

>>> import tensorflow as tf>>> hello = tf.constant(‘Hello, TensorFlow!‘)>>> sess = tf.Session()>>> print(sess.run(hello))

　

如果系統輸出以下內容, 則您準備開始編寫 TensorFlow 程式: 

Hello, TensorFlow!

　　

如果您是新的 TensorFlow初學者, 請參閱 TensorFlow 入門（https://www.tensorflow.org/get_started/get_started）。如果系統輸出的是錯誤訊息而不是問候語, 請參閱常見的安裝問題（https://www.tensorflow.org/install/install_windows#common_installation_problems）。對於 Windows TensorFlow 安裝問題, 也有一個有用的指令碼（https://gist.github.com/mrry/ee5dbcfdd045fa48a27d56664411d41c）。 7.常見安裝問題我們依靠堆疊溢位來記錄 TensorFlow 安裝問題及其補救方法。下表包含指向一些常見安裝問題的堆疊溢位答案的連結。如果遇到下表中未列出的錯誤訊息或其他安裝問題, 請在堆疊溢位時搜尋它。如果堆疊溢位不顯示錯誤訊息, 請在堆疊溢位詢問有關它的新問題, 並指定 tensorflow 標記。

Stack Overflow Link	Error Message
41007279	[...\stream_executor\dso_loader.cc] Couldn‘t open CUDA library nvcuda.dll
41007279	[...\stream_executor\cuda\cuda_dnn.cc] Unable to load cuDNN DSO
42006320	ImportError: Traceback (most recent call last):File "...\tensorflow\core\framework\graph_pb2.py", line 6, in from google.protobuf import descriptor as _descriptorImportError: cannot import name ‘descriptor‘
42011070	No module named "pywrap_tensorflow"
42217532	OpKernel (‘op: "BestSplits" device_type: "CPU"‘) for unknown op: BestSplits
43134753	The TensorFlow library wasn‘t compiled to use SSE instructions

  翻譯自：https://www.tensorflow.org/install/install_windows  

Win10上安裝TensorFlow(官方文檔翻譯)