安装步骤

要求:Python必须是64位
根据TensorFlow的计算方式,TensorFlow的安装分为CPU版本和GPU版本对于Python3.5或者Python3.6,可以使用pip install tensorflow(安装CPU版本)和pip install tensorflow-gpu(安装GPU版本)对于Python2.7,只能通过源码编译来安装TensorFlow(Windows操作系统)

备注:TensorFlow-GPU要求机器的显卡必须是NVidia的显卡。
备注:授课TensorFlow版本选择1.4.0

安装命令:
pip install tensorflow==1.4.0

TensorFlow GPU版本安装:
环境:Python 3.6、NVIDIA显卡
安装过程:
安装CUDA SDK(默认会将bin文件夹添加到PATH环境变量中,即安装CUDA和cuDNN)

安装TensorFlow GPU,

安装命令:

pip install tensorflow-gpu==1.4.0

CUDA下载安装链接:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
cuDNN下载安装链接:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

备注:具体的CUDA版本根据导入tensorflow时提示的异常来选择;即先安装tensorflow-gpu,然后在python的命令行执行:import tensorflow,会出现如下异常,则表示我们需要安装的是CUDA 8.0版本,至于cuDNN选择和CUDA对应版本即可。

除了安装CUDA外,还需要安装对应版本的cuDNN,将cuDNN的压缩包解压,然后将压缩包中的三个文件夹全部放到CUDA对应的根目录下,根据环境变量找到对应的根目录:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0;

tensorflow安装后,按照如下代码运行,发现报错:

该原因一般是需要下载源码,

https://codeload.github.com/tensorflow/tensorflow/zip/master

下载后放到python的lib目录下D:\Python\Python36\Lib

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