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windows7升级到win10(win7)

admin 12-18 23:53 172次浏览

本指南介绍如何在Windows上安装TensorFlow。 这些说明可能也适用于其他Windows版本,但仅在满足以下要求的计算机上进行了验证: 另外,这样的计算机只支持遵循这些说明。

确定要在64位、x86台式机或笔记本电脑的Windows 7或更高版本上安装的TensorFlow

要安装,必须从以下TensorFlow类型中进行选择:

仅支持处理器的传感器流。 如果系统没有NVIDIA GPU,则需要安装这个版本。 请注意,此版本的TensorFlow通常易于安装。 使用时间通常在5分钟或10分钟以内。 因此,即使您有NVIDIA GPU,也建议您先安装这个版本。 编译后的二进制文件使用AVX指令。 支持GPU的张力流。 TensorFlow程序通常在GPU上运行得比CPU快得多。 因此,如果系统配备了满足以下前提条件的NVIDIA GPU,并且需要运行性能至关重要的APP,则最终必须安装此版本。 为了运行支持GPU的TensorFlow,必须满足的要求

如果使用本指南中介绍的方法之一安装支持GPU的TensorFlow,则必须在系统上安装以下NVIDIA软件:

CUDA工具包9.0。 有关详细信息,请参阅NVIDIA文档。 请按照NVIDIA文档中的说明将相关的CUDA路径名添加到%PATH%环境变量中。 与CUDA工具包9.0相关的NVIDIA驱动程序。 cuDNN v7.0。 有关详细信息,请参阅NVIDIA文档。 请注意,cuDNN通常安装在与其他CUDA DLL不同的位置。 请务必将cuDNN DLL的安装目录添加到%PATH%环境变量中。 用于从源代码进行编译的CUDA计算能力3.0以上的GPU卡,以及用于安装二进制文件的CUDA计算能力3.5以上的GPU卡。 有关支持的GPU卡的列表,请参阅NVIDIA文档。 如果软件包与上述版本不同,请更改为指定的版本。 特别是,cuDNN版本必须完全一致。 如果找不到cuDNN64_7.dll,则不会加载传感器流。 要使用不同版本的cuDNN,必须从源代码生成。

确认TensorFlow的安装方法

需要选择TensorFlow的安装方法。 目前支持以下方法:

“本机”pipAnaconda本机pip在系统上直接安装TensorFlow,而不是在虚拟环境中。 由于本机pip安装没有隔离在其他容器中,因此可能会干扰系统中其他基于Python的安装。 但是,如果您熟悉pip和Python环境,则通常可以使用一个命令进行本机pip安装。 此外,如果使用本机pip安装,用户可以从系统上的任何目录运行TensorFlow程序。

在Anaconda中,可以使用conda创建虚拟环境。 但是,建议在Anaconda内部使用pip安装命令而不是conda安装命令安装TensorFlow。

注意: conda软件包受社区支持,没有官方支持。 也就是说,TensorFlow团队既不测试也不维护康达包。 使用这个软件包时,必须自己承担风险。

使用本机pip进行安装

如果计算机上没有安装以下任何版本的Python,请立即安装。

来自python.org的Python 3.5.x 64位来自python.org的Python 3.6.x 64位位于Windows上,TensorFlow支持Python 3.5.x和3.6.x。 Python 3附带了pip3软件包管理器。 需要使用该程序安装TensorFlow。

要安装TensorFlow,请启动终端。 然后,在该终端上正确的TT style=' box-sizing : inherit;' pip 3安装/TT命令。 要安装仅支持处理器的TensorFlow版本,请输入以下命令:

c :\pip 3安装- -升级扩展软件流

要安装TensorFlow的GPU版本,请输入以下命令:

c :\pip 3安装- -升级扩展软件流- GPU

安装成功后

安装验证

启动终端。

如果要使用Anaconda进行安装,请激活Anaconda环境。

从cmd调用Python时,会出现以下情况:

c : \用户\多媒体手机

在Python交互式shell中输入以下短程序代码。

导入张力流as TF

hello=TF.constant(hello,TensorFlow! ' )

sess=tf.Session (

print(sess.run ) Hello ) )

如果系统输出以下内容,则可以开始编写TensorFlow程序:

哈罗,滕素流!

如果出现在执行代码中

图像导航

解决方案:

写入最上面一行

导入操作系统

OS .环境[ ' TF _ CPP _ min _ log _ level ' ]='2'

如下图所示

图像导航

现在,整个TensorFlow已经安装到windows上,可以开始编程了。

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