笔者以前在学习TensorFlow,也在本身的笔记本上完成了安装,在PyCharm中进行学习。可是最近为了使用Python的科学计算环境,我把以前的环境卸载了,并用Anaconda从新安装了TensorFlow,这里介绍一下cpu版本的安装方法。php
前提检查:python
pip -V
查看当前 pip
版本,用 python -m pip install -U pip
升级pip
。选择相应的Anaconda进行安装,下载地址:https://www.continuum.io/downloads/,下载对应系统版本的Anaconda,官网如今的版本是Anaconda 4.4.0 for python3.6。笔者安装的是4.4.0版本的。 网络
就和安装普通的软件同样,所有选择默认便可,注意勾选将python3.6添加进环境变量。 app
这样Anaconda就安装好了,咱们能够经过下面的命令来查看Anaconda已经安装了哪些包。
运行 开始菜单->Anaconda3—>Anaconda Prompt
:学习
conda list
能够看到已经安装了numpy、sympy等经常使用的包。测试
TensorFlow目前在Windows下只支持python 3.5版本。url
(1)打开Anaconda Prompt,输入清华仓库镜像,这样更新会快一些: spa
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes
(2)一样在Anaconda Prompt中利用Anaconda建立一个python3.5的环境,环境名称为tensorflow ,输入下面命令:.net
conda create -n tensorflow python=3.5
运行 开始菜单->Anaconda3—>Anaconda Navigator
,点击左侧的Environments
,能够看到tensorflow
的环境已经建立好了。插件
(3)在Anaconda Prompt中启动tensorflow环境:
activate tensorflow
注:当不使用tensorflow时,关闭tensorflow环境,命令为:
deactivate
(4)安装cpu版本的TensorFlow
pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow
注:这里没有介绍GPU版本的安装方法,GPU版本须要安装cuda8+cudnn5,如须要的请搜索其余博文。
这样tensorflow cpu版本就安装好了。
(5)测试tensorflow
在Anaconda Prompt中启动tensorflow环境,并进入python环境。
测试代码以下:
import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') sess = tf.Session() print(sess.run(hello))
运行结果:
或许到这里咱们并无知足,咱们在Anaconda自带的ipython 和Spyder中import tensorflow的时候一直失败,提示 No module named ‘tensorflow’,以下图,那是由于咱们没有在tensorflow的环境下打开它们。
为了能在ipython 和Spyder中使用tensorflow,咱们须要在tensorflow的环境中安装这两个的插件。
打开Anaconda Navigator
,选择Not installed
,找到 ipython和Spyder并安装,笔者这里已经安装好,因此在这个页面没有显示。
切换到installed
,能够看到两个都已经安装好,其实能够按照本身的须要安装。下图显示已经安装好的Spyder:
安装好插件后,咱们须要测试一下。
在Anaconda Prompt中启动tensorflow环境,并运行ipython
,import tensorflow发现成功:
一样,在Anaconda Prompt中启动tensorflow环境,并运行Spyder
,等一下子后会启动Spyder IDE,import tensorflow 一样成功:
注意:必定要启动tensorflow 环境下的Spyder才能够import tensorflow,不要去开始菜单运行Spyder,在那里是没法运行的,如: