参考:https://blog.csdn.net/dou3516/article/details/77836459

一、安装环境

TensorFlow即可以支持CPU,也可以支持CPU+GPU。前者的环境需求简单,后者需要额外的支持。TensorFlow是基于VC++2015开发的,所以需要下载安装VisualC++ Redistributable for Visual Studio 2015 来获取MSVCP140.DLL的支持。如果要安装GPU版本(有N卡,即NVIDIA显卡),需要以下额外环境:

0)有支持CUDA计算能力3.0或更高版本的NVIDIAGPU卡。

1)下载安装CUDA Toolkit 8.0,并确保其路径添加到PATH环境变量里;

2)下载安装cuDNN v6或v6.1,并确保其路径添加到PATH环境变量里;

3)CUDA8.0相关的NVIDIA驱动。

二、安装过程

具备了上述安装条件(CPU或GPU)之后,TensorFlow可以通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

(安装过程中报错: ConnectTimeoutError。解决方案:pip install virtualenv -i https://pypi.douban.com/simple )

安装GPU版本输入

pip3 install --upgrade tensorflow-gpu

二)使用Anaconda安装

1)下载安装Anaconda

2)打开命令行窗口,创建conda环境

conda create -n tensorflow python=3.5

3)激活conda环境

activate tensorflow

4)安装CPU版本输入

pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow

安装GPU版本输入

pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu

三、验证安装

验证TensorFlow安装是否成功,可以在命令行窗口输入python进入python环境,或者运行python3.5命令行后输入以下代码:

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

如果能正常输出hello字符串,则安装成功。

Hello, TensorFlow!

四、安装错误

常见的安装错误参考链接,其中一个经常遇到的错误就是No module named "pywrap_tensorflow" 或者 “Failed toload the native TensorFlow runtime”,其产生的原因主要是安装环境不满足要求,参考如下链接解答:

https://stackoverflow.com/questions/43942185/failed-to-load-the-native-tensorflow-runtime-python-3-5-2

https://stackoverflow.com/questions/42011070/on-windows-running-import-tensorflow-generates-no-module-named-pywrap-tenso

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