tensorflow的详细安装(包含jupyter notebook)

人工智能29

安装Anaconda

在官网https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/下载Anaconda
自己用就选Just ME,我这里是对所有用户都可以
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完成等待安装
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安装完成就打开菜单栏的Anaconda Prompt
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进入之后可以输入conda --version来查看下载的版本,我这里下载的是4.8.2版本的
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; 安装tensorflow

添加镜像源通道
首先要加一个国内图源频道,一般都是默认的外图连接,下载会很慢。之前使用的是清华大学的图片源,但现在设置了权限,安装后可能会出现问题,可以使用以下命令来删除权限。

[En]

First of all, it is necessary to add a domestic image source channel, which is generally the default foreign image connection, and the download will be very slow. The image source of Tsinghua University was used before, but now the permissions are set and there may be problems after installation, so you can use the following command to remove permissions.

conda config

之后再来添加镜像源通道

conda config
conda config
conda config
conda config
conda config

接下来就要开始创建环境了输入

conda create -n tensorflow python=3.7

在正常情况下,不出问题的话是会显示以下,他告诉你启动tensorflow用activate tensorflow,退出用deactivate tensorflow,接下来我们就要进入tensorflow了
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但是有的时候会报错的可能性我自己遇到的统计了一下

WARNING: A newer version of conda exists.

=
current version: 4.8.2
latest version: 4.12.0

也许你之前下载的时候发现了一个错误,然后当你再次下载时,你会继续报告它。原因是您之前下载的内容已断开连接,尚未清理。如果你再下载一次,你不知道到哪里去下载。

[En]

Maybe you found an error when you downloaded it before, and then you will continue to report it when you download it again. The reason is that what you downloaded before is disconnected and hasn't been cleaned up. If you download it again, you don't know where to download it.

报错如下所示:
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conda clean all

这时候就会发现removing删除之前已经下载的文件包,之后再来下载就可以了

激活tensorflow

输入activate tensorflow,从(base)的前缀变成(tensorflow)的就代表激活成功
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安装tensorflow
进入tensorflow之后,输入命令下载tensorflow,这里可以指定tensorflow的版本(tensorflow==2.0.0),但是有的时候在库里寻找固定版本时间比较长,所以我建议不固定版本,让他自己匹配合适的版本

pip install tensorflow

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这样就代表下载完成了,如果不放心,可以使用conda info --envs来查看一下,看看自己是否下载成功,显示tensorflow就表示成功了

conda info

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安装jupyter notebook

接下来就简单了,直接利用install安装,选择y,等待安装即可
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; 输入jupyter notebook自动跳转到浏览器

在tensorflow里输入jupyter notebook就会自动跳转到浏览器
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这个时候很多人都不知道在哪里打开命令执行页面,在右上角有一个New,选择我们下载好的python3.7版本,就进入命令页面了
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测试

输入命令看是否执行成功

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

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tf1版本中用此代码测试:

import tensorflow as tf
sess = tf.Session()
a = tf.constant(10)
b= tf.constant(12)
sess.run(a+b)

若出现22表明环境安装成功

tf2版本中⽤用以下代码测试:

import tensorflow as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
sess = tf.compat.v1.Session()
a = tf.constant(10)
b= tf.constant(12)
sess.run(a+b)

若出现22表明环境安装成功
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我这里结果显示的是22,安装成功

Original: https://blog.csdn.net/PEABRAIND/article/details/123883430
Author: 独宠。
Title: tensorflow的详细安装(包含jupyter notebook)

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