tensorflow目前没有支持32位的比较麻烦
1.TensorFlow是基于VC++2015开发的,所以需要下载安装VisualC++ Redistributable forVisual Studio 2015来获取MSVCP140.DLL的
1.安装python3.5
2.pip3 install –-upgrade tensorflow安装cpu版本
3.pip3 install –-upgrade tensorflow-gpu安装gpu版本(根据情况选择)
缺库可以从上面的链接中查找
正常情况 现在已经安装好了。后续为遇到的一些问题等等
1、Win7下直接安装python3.5和pip10.0.1;
先下载你要安装的包,并解压到磁盘下;
进入到该文件的setup.py目录下,打开cmd,并切换到该目录下;
先执行pythonsetup.py build
然后执行pythonsetup.py install
https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
2.先将https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-0.12.0rc0-cp35-cp35m-win_amd64.whl文件下载下来放到C盘,在命令行中执行下面的语句:
pip install --upgrade c:\tensorflow-0.12.0rc0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
参考博客中列出的numpy, backports.weakref, bleach, funcsigs, html5lib,Markdown, matplotlib, mock, pbr, protobuf, setuptools, six, webencodings,Werkzeug, wheel这些python库都需要在tensorflow安装之前装好,不然安装tensorflow时会在collecting依赖的时候卡住,然后retry 4times,3times....因为没有网络就不会自动搜索要安装的库所以在安装上述库文件时遇到安装时出现collecting XXX(缺少的依赖)时就ctrl+c结束然后去能联网的机器上下载对应版本的python包,在出现collecting XXX的时候会同时出现对依赖版本的要求.
所需要的python依赖包在这个网站:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/和python官网:https://pypi.python.org/pypi都可以找到对应的版本依赖.
https://pypi.org/project/tensorflow/#files
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/windows/cpu/
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 forVisual 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:
)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:
>>>importtensorflowastf
>>> 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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