windows10环境下安装Tensorflow

一、什么是tensorflow

　　TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于自己的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另外一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。

　　tensorflow类型分为两种， 你必须选择其一来进行安装：

• 仅支持 CPU 的 TensorFlow。若是您的系统没有 NVIDIA® GPU，就必须安装此版本。请注意，此版本的 TensorFlow 一般更容易安装（用时一般在 5 或 10 分钟内），因此即便您拥有 NVIDIA GPU，咱们也建议先安装此版本。预先构建的二进制文件将使用 AVX 指令。
• 支持 GPU 的 TensorFlow。TensorFlow 程序在 GPU 上的运行速度一般要比在 CPU 上快得多。所以，若是您的系统配有知足如下所示先决条件的 NVIDIA® GPU，而且您须要运行性能相当重要的应用，则最终应安装此版本。

运行支持 GPU 的 TensorFlow 所需知足的要求

若是您要使用本指南描述的其中一种方式安装支持 GPU 的 TensorFlow，就必须在系统上安装如下 NVIDIA 软件：

• CUDA® 工具包 9.0。如需了解详情，请参阅 NVIDIA 的文档。请务必按照 NVIDIA 文档中的说明将相关的 CUDA 路径名附加到 %PATH% 环境变量中。
• 与 CUDA 工具包 9.0 相关联的 NVIDIA 驱动程序。
• cuDNN v7.0。如需了解详情，请参阅 NVIDIA 文档。请注意，cuDNN 一般安装在与其余 CUDA DLL 不一样的位置。请务必将您安装了 cuDNN DLL 的目录添加到 %PATH% 环境变量中。
• CUDA 计算能力为 3.0 或更高的 GPU 卡（用于从源代码构建），以及 CUDA 计算能力为 3.5 或更高的 GPU 卡（用于安装咱们的二进制文件）。如需了解支持的 GPU 卡的列表，请参阅 NVIDIA 文档。

若是您的某个软件包不一样于上述版本，请改成指定的版本。特别是，cuDNN 版本必须彻底匹配：若是没法找到 cuDNN64_7.dll，TensorFlow 就不会加载。要使用不一样版本的 cuDNN，您必须从源代码构建。

二、安装方法

 　　   具有了上述安装条件（CPU或GPU）以后，TensorFlow能够经过两种方式进行安装。一是”native” pip，二是Anaconda。推荐前者，比较简单。

一）使用”native” pip安装

1）下载安装Python 3.5.x 64-bit，要注意版本3.5.x。

2）打开windows的命令行窗口，安装CPU版本输入

　　pip3 install --upgrade tensorflow

安装GPU版本输入

　　pip3 install --upgrade tensorflow-gpu

 二）使用Anaconda安装

　　下面将详细讲解使用anaconda安装。

三、安装步骤

　　这里重点讲在anaconda环境下安装tensorflow的方法

按照 Anaconda 下载网站上的说明下载并安装 Anaconda。

1. 按照 Anaconda 下载网站上的说明下载并安装 Anaconda。而后打开anaconda promt

    

2. 调用如下命令建立名为 tensorflow 的 conda 环境：

   C:> conda create -n tensorflow pip python=3.5 
   

   　　

    

3. 发出如下命令以激活 conda 环境：

   C:> activate tensorflow
    (tensorflow)C:>  # Your prompt should change 
   

   　　

4. 发出相关命令以在 conda 环境中安装 TensorFlow。要安装仅支持 CPU 的 TensorFlow 版本，请输入如下命令：

   (tensorflow)C:> pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --ignore-installed --upgrade tensorflow 
   

   　　

   或者要安装 GPU 版本的 TensorFlow，请输入如下命令：

   (tensorflow)C:> pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --ignore-installed --upgrade
   

   　　

五、安装完成后验证

 　　首先从 shell 中调用 Python，在 Python 交互式 shell 中输入如下几行简短的程序代码：

>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> print(sess.run(hello))

若是系统输出如下内容，就说明您能够开始编写 TensorFlow 程序了：

Hello, TensorFlow!

　　

 

六、为jupyternotbook添加tensorflow内核

首先在conda下激活env 
activate tensorflowe

而后安装ipykernel
pip install ipykernel

最后将此kernel连接到jupyter notebook中 
python -m ipykernel install --user --name tensorflow --display-name "Python (tensorflow)"

此后不管时候是使用默认的env仍是自定义的env，都能在kernel中进行切换。

 

 

 

参考资料：

一、在 Windows 上安装 TensorFlow（官方手册）

二、tensorflow中文社区