[TensorFlow]Windows下安装并运行Hello World

参考网址：https://www.tensorflow.org/install/pip (或要VPN)

为了减少不必要的错误：

确定电脑是Nvidia 显卡（下称：N卡），安装前先升级驱动

各N卡计算力查询：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

PS：不是N卡就别折腾CUDA、cuDNN、Tensorflow-GPU，只能安装Tensorflow-CPU

PS：老CPU建议从低版本开始测试安装，Tensorflow使用较新的指令集

1.下载Microsoft Visual C++ 2015 Redistributable Update 3（已安装更高级版或安装VS2015或VS2017可以跳过）

https://www.microsoft.com/zh-CN/download/details.aspx?id=53587

安装.NET Framework

https://dotnet.microsoft.com/download/dotnet-framework

2.启用长路径。（Win10）
https://superuser.com/a/1119980

3. 安装Python3.7.4，在安装界面上勾选添加环境变量复选框

https://www.python.org/downloads/

PS：tensorflow仅支持没有那么新的Python，查看https://tensorflow.google.cn/install/pip?lang=python3#package-location

PS：参考：https://tensorflow.google.cn/install/source_windows（得知官方tensorflow 1.x完全支持Python v3.5.x-v3.6.x）

修改pip源（永久）

新建C:\Users\Administrator\pip\pip.ini，添加代码：

[global]
timeout=6000
index-url=https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
trusted-host=pypi.tuna.tsinghua.edu.cn

批量更新包（可选）

参考：http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=478347&do=blog&id=1115281

import pip
# pip V10.0.0以上版本需要导入下面的包
from pip._internal.utils.misc import get_installed_distributions
from subprocess import call

for dist in get_installed_distributions():
    call('python -m pip install --upgrade --user ' + dist.project_name, shell=True)

保存到D:\upgrade.py，执行命令更新

python D:\upgrade.py

PS：numpy不要装得太新（v1.17.0+），不然有很多警告

python -m pip install numpy==1.16.4

4.cuda 10.0和cudnn 7.6.1（不是N卡，跳过此步）

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive （注意对应cuda版本）

cudnn安装方法参考：https://jingyan.baidu.com/article/39810a236d660bb636fda6d4.html（简单来说就是解压cudnn，将文件粘贴到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0）

添加环境变量到PATH

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\include

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\lib\x64

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\extras\CUPTI\libx64

PS：我的电脑不支持10.1，当运行hello world时就会报错

ImportError: Could not find 'cudart64_100.dll'. TensorFlow requires that this DLL be installed in a directory that is named in your %PATH% environment variable. Download and install CUDA 10.0 from this URL: https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive

5. 安装tensorflow 1.14（选其一）（注意对应的Python版本）

安装GPU版

pip install tensorflow-gpu==1.14

安装CPU版

pip install tensorflow==1.14

PS：当遇到这个情况时，可能是执行升级时失败

参考：https://ask.csdn.net/questions/942629?sort=id

我是pip升和setuptools级失败，所以会提示这个

进入C:\Users\Administrator\AppData\Roaming\Python\Python37\site-packages删除对应的pip-19.3.1.dist-info和setuptools-42.0.2.dist-info文件夹，再执行一次单独升级（再遇到也同样操作）（PS：估计是批量升级出错）

PS：安装失败时，将C:\Program Files\Python37的权限设置为完全控制

如遇到“ImportError: DLL load failed: 动态链接库(DLL)初始化例程失败。”，则说明你的硬件不支持该版本的TensorFlow，需要安装低版本

参考：https://blog.csdn.net/baiduauto1/article/details/96578662

参考：https://blog.csdn.net/lchzh1994/article/details/81223726

6.测试

import tensorflow as tf

h = tf.constant("Hello")
w = tf.constant(" World!")
hw = h + w

# 警告信息提示要将 tf.Session() 替换为 tf.compat.v1.Session()
with tf.compat.v1.Session() as sess:
    ans = sess.run(hw)

print(ans)

屏蔽GPU输出信息可以添加上这句：

参考：https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/80029741

import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = ''

TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL
0 ：输出所有信息（默认值）
1 ：屏蔽通知信息
2 ：屏蔽通知信息和警告信息
3 ：屏蔽通知信息、警告信息和报错信息

附：

当使用VSCode开发时可以按Ctrl+Shift+P，输入python->选择解析器，会显示所有环境（conda、venv等），选择任何一个作为解析器

关于Anaconda安装

只需要将上面的python安装替换为Anaconda（好像会自带python，没测试）

1.安装Anaconda 2019.07（注意对应Python版本）

https://www.anaconda.com/distribution/

清华大学镜像

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

# 指定升级某一个库，例如 pandas
conda update pandas

# 升级所有可升级的库
conda update --all

2.安装OpenSSL v1.1.1c，不然Conda安装时可能会出下面的错误

http://slproweb.com/products/Win32OpenSSL.html

3.打开CMD，添加Conda源（可以不要https）

conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/

PS：可以直接打开C:\Users\Administrator\.condarc编辑：

channels:
  - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
  - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
show_channel_urls: true

7. 安装tensorflow 1.14.0（选其一）

安装GPU版

conda install tensorflow-gpu==1.14.0

安装CPU版

conda install tensorflow==1.14.0

亲测：

Win7 旗舰版（台式机+独显）

python-3.7.3-amd64.exe

Anaconda3-2019.07-Windows-x86_64.exe（PS：控制面板-程序和功能看到：Anaconda3 2019.07 (Python 3.7.3 64-bit)）

Win64OpenSSL-1_1_1c.exe

cuda_10.1.168_425.25_windows.exe

cudnn-10.1-windows7-x64-v7.5.0.56.zip

TensorFlow-GPU 1.14.0

Win10专业版（台式机+独立N卡）

python-3.7.3-amd64.exe

Anaconda3-2019.07-Windows-x86_64.exe

cuda_10.0.130_411.31_win10

cudnn-10.0-windows10-x64-v7.6.0.64.zip

TensorFlow-GPU 1.13.1

同一台机

python-3.7.4-amd64.exe

cuda_10.0.130_411.31_win10

cudnn-10.0-windows10-x64-v7.6.1.34.zip

TensorFlow-GPU 1.14.0

官方错误列表：https://www.tensorflow.org/install/errors