一、下载
-
Anaconda
安装包也可以到 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 下载
image
- 打开,找到4.2版本
image
二、安装Anaconda
- 安装过程中,
Anaconda
会提示是否添加到环境变量,选择“是”;(其实不用太看,基本上一直next
到底就好了)
三、验证
- 检测
python
是否安装,环境配置是否成功 - 进入
Anaconda
安装目录下的Script
目录cmd
打开python
image
- 验证是否安装成功
- 相关知识插入
TensorFlow
有两个版本:CPU
版本和GPU
版本。GPU
版本需要CUDA
和cuDNN
的支持,CPU
版本不需要。如果你要安装GPU
版本,请先确认你的显卡支持CUDA
。采用pip
安装方式,本文安装cpu
版本 1.确认版本:pip
版本 >= 8.1 2.用pip -V
查看当前pip
版本,用python -m pip install -U pip
升级pip
四、TensorFlow
安装(安装的是cpu
版本)
- 以管理员身份运行
cmd
-
cd
到Anaconda下
的Scripts
目录
cd Program FilesAnaconda3Scripts
- 输入:
pip install tensorflow
- 一键安装(
CPU
版)
pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow
- 一键安装(
GPU
版)
pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow-gpu
五、测试
- 在
cmd
输入
python
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
- 输出:
Hello, TensorFlow!
a = tf.constant(10)
b = tf.constant(32)
print(sess.run(a b))
- 输出:42
六、配置PyCharm
(最新激活码)
- 打开—》
file
—》setting
—》
image
- 在里面新建一个,测试一下: 进入一个交互式
TensorFlow
会话.
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
- 结果:
image
七、配置清华源
- 安装完以后,打开
Anaconda Prompt
,输入清华的仓库镜像,更新包更快:
conda config –add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config –set show_channel_urls yes()