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在Windows上安装TensorFlow

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这个指南介绍如何在Windows系统上安装TensorFlow。

tensorflow_windows

确定要安装哪种TensorFlow

您必须选择以下TensorFlow类型之一:

  • TensorFlow仅支持CPU。如果您的系统没有NVIDIA®GPU,则必须安装此版本。请注意,此版本的TensorFlow更容易安装(通常在5或10分钟内可以搞定),因此即使您有NVIDIA GPU,也建议先安装此版本。
  • TensorFlow支持GPU。 TensorFlow程序在GPU上的运行速度明显高于CPU。因此,如果您的系统具有满足以下所示前提条件的NVIDIA®GPU,并且您需要运行性能敏感的应用程序,则应该安装此版本。

运行能支持GPU的TensorFlow的要求

如果要安装具有GPU支持的TensorFlow,则系统上必须安装以下NVIDIA软件:

  • CUDA®工具包8.0。详情请参阅NVIDIA的文档,确保您将相关的Cuda路径名追加到%PATH%环境变量,如NVIDIA文档中所述。
  • 与CUDA Toolkit 8.0相关的NVIDIA驱动程序。
  • cuDNN v6或v6.1。详情请参阅NVIDIA的文档。请注意,cuDNN通常安装在与其他CUDA DLL不同的位置。确保将您安装cuDNN DLL的目录添加到%PATH%环境变量。
  • 具有CUDA Compute Capability 3.0或更高版本的GPU卡。见NVIDIA文档列出的可支持的GPU卡。

如果您有其他版本的上述软件包,请更改为指定的版本。特别地,cuDNN版本必须完全匹配:如果找不到,TensorFlow将不会加载cuDNN64_6.dll。要使用不同版本的cuDNN,您必须从源代码构建。

确定如何安装TensorFlow

您必须选择安装TensorFlow的方式,支持的选择如下:

  • "native" pip
  • Anaconda

本地pip直接在您的系统上安装TensorFlow,而无需通过虚拟环境。由于本地pip不是将程序安装在单独的容器中,因此这种安装方式可能会干扰系统上的其他基于Python的程序。但是,如果您熟悉pip和Python环境,本机点安装通常只需要简单的一个命令,这是PIP的优势!此外,如果您使用本机pip安装,用户可以从系统上的任何目录运行TensorFlow程序。

在Anaconda中,您可以使用conda来创建虚拟环境。但是,在Anaconda内,我们建议您使用pip install命令安装TensorFlow,而不是使用conda install命令。

注意:conda包是社区支持的,没有正式支持。也就是说,TensorFlow团队既不测试也不维护这个conda包。使用该包将自行承担风险。

用本地pip安装

如果您的计算机上未安装以下任何Python版本,请立即安装:

-TensorFlow在Windows上支持Python 3.5.x和3.6.x。请注意,Python 3附带了pip3软件包管理器。

要安装TensorFlow,先启动终端,然后执行适当的pip3 install命令。要安装CPU-only版本的TensorFlow,请输入以下命令:

C:\> pip3 install --upgrade tensorflow

要安装GPU版本的TensorFlow,请输入以下命令:

C:\> pip3 install --upgrade tensorflow-gpu

使用Anaconda安装

Anaconda安装是社区支持的,没有正式支持。

在Anaconda环境中安装TensorFlow的步骤:

  1. 根据文档Anaconda下载网站下载并安装Anaconda。

  2. 创建“conda”的环境tensorflow,命令是:

    C:> conda create -n tensorflow python=3.5 
  3. 执行以下命令激活conda环境:

    C:> activate tensorflow
     (tensorflow)C:>  # Your prompt should change 
  4. 执行适当的命令,在您的安全环境中安装TensorFlow。要安装CPU-only版本的TensorFlow,请输入以下命令:

    (tensorflow)C:> pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow 

    要安装GPU版本的TensorFlow,请输入以下命令(在一行中):

    (tensorflow)C:> pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu 

验证您的安装

启动一个终端

如果您通过Anaconda安装,请激活您的Anaconda环境。

从你的shell调用python如下:

$ python

在python交互式shell中输入以下短程序:

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

如果系统输出以下内容,则可以开始编写TensorFlow程序:

Hello, TensorFlow!

如果您是TensorFlow新手,请参阅TensorFlow入门

如果系统输出错误消息而不是问候语,请参阅常见的安装问题

另外参阅这个脚本,可用于Windows中的TensorFlow安装问题。

常见的安装问题

我们依靠Stack Overflow来记录TensorFlow的安装问题及补救措施。下表列出了一些常见安装问题的Stack Overflow答案链接。

Stack Overflow 错误信息
41007279
[...\stream_executor\dso_loader.cc] Couldn't open CUDA library nvcuda.dll
41007279
[...\stream_executor\cuda\cuda_dnn.cc] Unable to load cuDNN DSO
42006320
ImportError: Traceback (most recent call last):
File "...\tensorflow\core\framework\graph_pb2.py", line 6, in 
from google.protobuf import descriptor as _descriptor
ImportError: cannot import name 'descriptor'
42011070
No module named "pywrap_tensorflow"
42217532
OpKernel ('op: "BestSplits" device_type: "CPU"') for unknown op: BestSplits
43134753
The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE instructions

本文整理自

本文由《纯净的天空》出品。文章地址: https://vimsky.com/article/3617.html,未经允许,请勿转载。