Windows 下配置Tensorflow

选择安装哪一种TensorFlow

首先根据自己的硬件配置选择一种

TensorFlow with CPU support only. 如果你的计算机没有 NVIDIA 的独立显卡, 你就只能选择安装CPU版本.
TensorFlow with GPU support. 计算机有NVIDIA的独立显卡的话, 就安装GPU版本吧, 这样训练速度将比CPU 快的多.

GPU 版本 TensorFlow 的配置需求

• CUDA8.0 , 下载地址: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
• cuDNN v6 或者 v6.1, 下载地址: https://developer.nvidia.com/cudnn
• GPU 计算能力大于等于 3.0. 安装完CUDA后, 运行CUDA Sample 的例子可以查看本机显卡的计算能力.

Anaconda

这里使用 Anaconda 来安装 TensorFlow,首先可以去官网下载. 不过如果觉的下载速度慢的话, 可以去清华的源 下载, 速度非常快.
安装好 Anaconda 后,就可以按照下面步骤安装 TensorFlow 了.

1. 打开 Anaconda Prompt
2. 输入 conda create -n tensorflow python=3.6 创建一个名为 tensorflow的环境
3. **环境 activate tensorflow
4. 使用命令 pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu 进行安装.

国内的网络使用 conda 下载各种包是非常慢的. 下面说明如何修改到国内下载源.
输入命令

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

这时, 在你的用户名目录下, 有一个 .condarc 文件, 使用记事本打开.

channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - defaults
show_channel_urls: true

删除掉第三行, 这时再使用 conda install 各种东西, 你会发现速度非常快.

下面是一些 conda 常用命令

# 创建一个名为 envname 的环境
conda create -name envname

# **名为 envname 的环境
activate envname

# 列出所有环境
conda info --envs

# 删除名为 envname 的环境
conda remove -n envname --all

关于 Anaconda 的更多使用问题 , 可以去读官方文档.

验证安装

为了验证tensorflow 安装是否正确,运行下面一段代码

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

如果输出了 Hello, TensorFlow, 安装就没问题了.