既然要深入学习,就不能和时代脱节,所以选择了keras,资源相对比较丰富。由于Windows饱受歧视,各种文档都不推荐使用。但我又没有换系统的成本,所以还是凑合下,毕竟他们给出了方法,稍微折腾一下还是可以的。参考整合了链接[1-2]的tensorflow安装教程和链接[4]的keras安装教程,感谢原作者!

一、python。

单纯的肯定不方便:所以先装上anaconda。集成度很高,非常给力,不然各种scipy啥的会搞得很麻烦。注意版本的选择,python 3.5~3.6可以,因为tensorflow只支持3.5+的。

二、cuda/cudnn。(CPU版本TensorFlow忽略)

TensorFlow分为CPU版和GPU版,如果你打算安装GPU版,请先安装如下两个驱动:

1、CUDA安装:https://developer.nvidia.com/cudnn(要注册Nvidia用户,并加入CuDNN开发组,填若干问卷就可以下载了)选择下载版本时要注意和Cuda版本匹配。解压后覆盖至CUDA的安装目录下

例如:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\

三、pip。

需要切换到国内的镜像,过会才能提高安装的速度和成功率。win7在user目录中创建一个pip目录,如:C:\Users\xx\pip,创建pip.ini,写入以下内容:

[global]  
    index-url = http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/  
    [install]  
    trusted-host=mirrors.aliyun.com

上面是阿里云,其它的国内镜像还有以下,其他设置详见文后链接[3]:

清华:https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

阿里云:http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

华中理工大学:http://pypi.hustunique.com/

山东理工大学:http://pypi.sdutlinux.org/

豆瓣:http://pypi.douban.com/simple/

四、tensorflow。

官方说明链接[1]给出了安装最新tf的方法,如果遇到问题可以参考。但他用conda命令,所以我们用pip快点。打开anaconda prompt输入pip install --upgrade tensorflow回车。如果是GPU版本,输入pip install --upgrade tensorflow-gpu即可。装完了测试下(IPython中),能输出结果32就是成功的。

>>>import tensorflow as tf  
>>>sess = tf.Session()  
>>>a = tf.constant(10)  
>>>b = tf.constant(22)  
>>>print(sess.run(a + b))

五、keras。

文档给的方法是输入pip install keras -U --pre,可是我试了多次失败,后来去掉参数-U可以了,因为-U会强制更新相关的包,有时候就怎么都装不好了。我下的最新anaconda,里面的包应该不需要强制更新,所以用pip install keras --pre即可安装。装完了测试下,能正常运行就是成功,他给的示例数据下载的比较慢,需要开启***才行:

>>> conda install git
>>> git clone https://github.com/fchollet/keras.git
>>> cd keras/examples/
>>> python mnist_mlp.py

附上anaconda添加国内镜像的方法:

>>>conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
>>>conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
>>>conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/

add改成remove可以删除。顺便可以开启地址显示

>>>conda config --set show_channel_urls yes

上海大学的镜像也开通了,见[5]。

推荐链接:

[1]https://www.tensorflow.org/install/install_windows

[2]http://blog.csdn.net/include1224/article/details/53452824

[3]http://www.cnblogs.com/microman/p/6107879.html

[4]http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/for_beginners/keras_windows/

[5]https://www.v2ex.com/t/407892

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