安装WIN7/WIN10上的 CPU版本的TensorFlow

随手记

ancaconda Anaconda2-5.0.1-Windows-x86_64
(python3.5 ancaconda python-3.5.2-amd64 安装TensorFlow的时候自动依赖安装)
charmpython IDE

1 安装 ancaconda
访问Anaconda的下载页面，下载Python 3..6，选择64位版本。

2 配置国内的源

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

conda config --set show_channel_urls yes

3 继续在 Anaconda Prompt 窗口输入：
conda create -n tensorflow python=3.5

activate tensorflow 输入激活环境

4 安装CPU版本的tensorflow

pip install --ignore-installed --upgrade https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.2.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl

你也可以打开 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/ 选择合适的 whl 文件地址进行安装；或者打开https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/tensorflow/ 可视化选择 whl 版本。

GPU

【主要参考这篇 http://blog.csdn.net/jin739738709/article/details/73525482】

安装

pip install --ignore-installed --upgrade https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-1.2.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl

下载对应的

1. 下载CUDA8.0并安装

CUDA Toolkit 8.0 - Feb 2017

https://developer.nvidia.com/cuda-80-ga2-download-archive

[官网：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download]

2. cuDNN v7.0.5

Download cuDNN v7.0.5 (Dec 5, 2017), for CUDA 8.0

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

[官网：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads]

打开你下载路径可以看到cuda文件夹下有三个子文件，分别为bin、include和lib

设置到环境变量比如：

E:\cudnn-8.0-windows7-x64-v7\cuda\bin;E:\cudnn-8.0-windows7-x64-v7\cuda\include;E:\cudnn-8.0-windows7-x64-v7\cuda\lib\x64;

WIN10下的版本对应是

CUDA Toolkit 8.0 - Feb 2017 配 cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1 ，设定好环境变量后需要重启。

5. activate tensorflow
激活 TensorFlow 虚拟环境，当不使用 TensorFlow 时，使用 deactivate tensorflow 关闭。

6. 测试
进入到 Anaconda 安装目录下 /envs /tensorflow 文件夹，继续在 Anaconda Prompt 窗口输入输入：
python.exe
回车后，复制复制如下内容拷贝到Anaconda Prompt，自动输出：
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
>>> sess.run(hello)
>>> a = tf.constant(10)
>>> b= tf.constant(32)
>>> sess.run(a+b)
>>>
输出：
...
b'Hello, TensorFlow!'
...
42

表示 TensorFlow 已经安装成功。
7.配置 charmpython
启动的时候指定python路径即可，比如我这边是这个路径。“进入到 Anaconda 安装目录下 /envs /tensorflow 文件夹”

其他

1. W c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\cpu\os\windows\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.

因为预编译的问题，可百度看到。

补【升级版本】

出错处理

参考这里代码确认是否哪些DLL没有设定对

https://www.cnblogs.com/facingwaller/p/8614164.html

1. 使用 upgrade

CPU：pip3 install –upgrade tensorflow
GPU：pip3 install –upgrade tensorflow-gpu

2. 指定升级的版本（1.2.0）

CPU： pip install --ignore-installed --upgrade https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.2.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl
GPU：pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-1.2.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl

由上所示，python 的版本需要为 3.5。

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补充安装jieba

执行Anaconda2.exe

输入

activate tensorflow

pip install jieba

安装插件

activate tensorflow_gpu_121

pip install gensim

pip install sklearn

pip install matplotlib

pip install pandas