windows10環境下安裝Tensorflow

一、什麼是tensorflow

　　TensorFlow是谷歌基於DistBelief進行研發的第二代人工智能學習系統，其命名來源於自己的運行原理。Tensor（張量）意味着N維數組，Flow（流）意味着基於數據流圖的計算，TensorFlow爲張量從流圖的一端流動到另外一端計算過程。TensorFlow是將複雜的數據結構傳輸至人工智能神經網中進行分析和處理過程的系統。

　　tensorflow類型分爲兩種， 你必須選擇其一來進行安裝：

• 僅支持 CPU 的 TensorFlow。若是您的系統沒有 NVIDIA® GPU，就必須安裝此版本。請注意，此版本的 TensorFlow 一般更容易安裝（用時一般在 5 或 10 分鐘內），因此即便您擁有 NVIDIA GPU，咱們也建議先安裝此版本。預先構建的二進制文件將使用 AVX 指令。
• 支持 GPU 的 TensorFlow。TensorFlow 程序在 GPU 上的運行速度一般要比在 CPU 上快得多。所以，若是您的系統配有知足如下所示先決條件的 NVIDIA® GPU，而且您須要運行性能相當重要的應用，則最終應安裝此版本。

運行支持 GPU 的 TensorFlow 所需知足的要求

若是您要使用本指南描述的其中一種方式安裝支持 GPU 的 TensorFlow，就必須在系統上安裝如下 NVIDIA 軟件：

• CUDA® 工具包 9.0。如需瞭解詳情，請參閱 NVIDIA 的文檔。請務必按照 NVIDIA 文檔中的說明將相關的 CUDA 路徑名附加到 %PATH% 環境變量中。
• 與 CUDA 工具包 9.0 相關聯的 NVIDIA 驅動程序。
• cuDNN v7.0。如需瞭解詳情，請參閱 NVIDIA 文檔。請注意，cuDNN 一般安裝在與其餘 CUDA DLL 不一樣的位置。請務必將您安裝了 cuDNN DLL 的目錄添加到 %PATH% 環境變量中。
• CUDA 計算能力爲 3.0 或更高的 GPU 卡（用於從源代碼構建），以及 CUDA 計算能力爲 3.5 或更高的 GPU 卡（用於安裝咱們的二進制文件）。如需瞭解支持的 GPU 卡的列表，請參閱 NVIDIA 文檔。

若是您的某個軟件包不一樣於上述版本，請改成指定的版本。特別是，cuDNN 版本必須徹底匹配：若是沒法找到 cuDNN64_7.dll，TensorFlow 就不會加載。要使用不一樣版本的 cuDNN，您必須從源代碼構建。

二、安裝方法

 　　   具有了上述安裝條件（CPU或GPU）以後，TensorFlow能夠經過兩種方式進行安裝。一是」native」 pip，二是Anaconda。推薦前者，比較簡單。

一）使用」native」 pip安裝

1）下載安裝Python 3.5.x 64-bit，要注意版本3.5.x。

2）打開windows的命令行窗口，安裝CPU版本輸入

　　pip3 install --upgrade tensorflow

安裝GPU版本輸入

　　pip3 install --upgrade tensorflow-gpu

 二）使用Anaconda安裝

　　下面將詳細講解使用anaconda安裝。

三、安裝步驟

　　這裏重點講在anaconda環境下安裝tensorflow的方法

按照 Anaconda 下載網站上的說明下載並安裝 Anaconda。

1. 按照 Anaconda 下載網站上的說明下載並安裝 Anaconda。而後打開anaconda promt

    

2. 調用如下命令建立名爲 tensorflow 的 conda 環境：

   C:> conda create -n tensorflow pip python=3.5 
   

   　　

    

3. 發出如下命令以激活 conda 環境：

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

   　　

4. 發出相關命令以在 conda 環境中安裝 TensorFlow。要安裝僅支持 CPU 的 TensorFlow 版本，請輸入如下命令：

   (tensorflow)C:> pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --ignore-installed --upgrade tensorflow 
   

   　　

   或者要安裝 GPU 版本的 TensorFlow，請輸入如下命令：

   (tensorflow)C:> pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --ignore-installed --upgrade
   

   　　

五、安裝完成後驗證

 　　首先從 shell 中調用 Python，在 Python 交互式 shell 中輸入如下幾行簡短的程序代碼：

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

若是系統輸出如下內容，就說明您能夠開始編寫 TensorFlow 程序了：

Hello, TensorFlow!

　　

 

六、爲jupyternotbook添加tensorflow內核

首先在conda下激活env 
activate tensorflowe

而後安裝ipykernel
pip install ipykernel

最後將此kernel連接到jupyter notebook中 
python -m ipykernel install --user --name tensorflow --display-name "Python (tensorflow)"

此後不管時候是使用默認的env仍是自定義的env，都能在kernel中進行切換。

 

 

 

參考資料：

一、在 Windows 上安裝 TensorFlow（官方手冊）

二、tensorflow中文社區