1.首先確保已經安裝python,而後用pip來安裝matplotlib模塊。python
2.進入到cmd窗口下,建議執行python -m pip install -U pip setuptools進行升級。c++
3.若是以前已經安裝了Numpy,則須要先卸載以前的安裝,由於每一個Tensorflow都有一個版本的numpy對應,故要卸載以前numpygit
4.接着鍵入python -m pip install --upgrade tensorflow 進行自動的安裝,系統會自動下載安裝包。github
命令提交之後,你惟一能作的就是等待了。你惟一能祈禱的,就是這該死的GFW不會壞了你好事。 還好此次運氣不錯,一次搞定。windows
在桌面上建立a.py文件,寫入如下代碼bash
import tensorflow as tf import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']= '2' hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') sess = tf.Session() print(sess.run(hello)) a = tf.constant(10) b = tf.constant(25) print(sess.run(a + b))
參考:markdown
win10安裝TensorFlow填坑筆記:http://blog.csdn.net/chewinggum/article/details/70373098學習
【TensorFlow】Windows10 64 位下安裝 TensorFlow - 官方原生支持:http://blog.csdn.net/u010099080/article/details/53418159測試
Windows下安裝tensorflow步驟:http://blog.csdn.net/chongtong/article/details/53905625?locationNum=6&fps=1spa
TensorFlow 安裝教程:http://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/52749488
學習:
知乎:https://www.zhihu.com/question/49909565
極客:http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/
下面是從網上找到的,別人在安裝的過程當中出現的錯誤或異常,以及解決方法:
後來直接pip install tensorflow,tensorflow裝完,自動裝numpy卻報錯了。由於我以前本身用了numpy,早就裝了。而每一個tensorflow都有一個版本的numpy對應,故要卸載以前numpy。解決方法以下
1.Exception:
Traceback (mostrecent call last):
……
PermissionError:[Errno 13]
Permission denied:'D:\\software\\Anaconda\\Lib\\site-packages\\numpy\\core\\multiarray.cp36-win_amd64.pyd'
解決辦法:關閉全部正在運行的python程序
2. Installing collected packages:numpy, tensorflow-tensorboard, tensorflow
Found existing installation: numpy 1.11.3
Uninstalling numpy-1.11.3:
Exception……
沒法卸載numpy
解決辦法:pip install tensorflow –ignore-installed numpy
出處:https://blog.csdn.net/xuyunyunaixuexi/article/details/81036156
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官方安裝連接
tensorflow 0.12.0開始支持Windows下安裝了
python.exe -m pip install --upgrade pip
pip install --upgrade tensorflow
pip install --upgrade tensorflow-gpu
添加解壓後的bin目錄到PATH環境變量
$ python
...
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> print(sess.run(hello))
b'Hello, TensorFlow!'
>>> a = tf.constant(10)
>>> b = tf.constant(32)
>>> print(sess.run(a + b))
42
>>>
若是import報錯,須要下載安裝Microsoft Visual C++ 2015 Redistributable
另外需確認CUDA CUDNN與TensorFlow版本是否匹配
nvidia-smi -l # 實時返回GPU使用狀況