用Anaconda3搭建自己的TensorFlow环境

tengyun 发表于 2019/07/13 23:04:38 2019/07/13
【摘要】 使用Anacoda搭建一个TensorFlow环境

这段时间在参加ModelArts的实战营,ModelArts为AI工程师提供了Notebook功能,可以一站式完成数据准备、模型训练、预测等操作,而且基于GPU训练,速度非常快,就是价格有点贵,我决定自己在笔记本上搭建一个TensorFlow环境,平时可以练练手。

一、安装Anaconda

1、下载Anaconda 3.5.2版本

https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64.exe

在安装过程中 注意勾选加入路径到windows环境变量中。

2、安装好了后,运行Anacoda Prompt,执行conda list命令:

可以看到已经安装了numpy、sympy、jupyter等常用的包。

二、安装Tensorflow

目前TensorFlow已经支持支持Python 3.6版本,可以选择 cpu版本和gpu版本,本文主要介绍cpu版本的安装过程:

1、打开Anaconda Prompt,输入清华仓库镜像,

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

2、在Anaconda Prompt,创建一个python3.6的环境,环境名称为tensorflow ,

输入命令如下:

conda create -n tensorflow python=3.6

1.jpg

3、在开始菜单-->Anaconda3-->Anacoda Navigator,点击Environments,可以看到右边tensorflow环境的各种常用包已经安装好了。

2.jpg

4、在Anacoda Prompt下启动tensorflow环境

activate tensorflow

5、安装cpu版本的TensorFlow

pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow

3.jpg

可以看到tensorflow cpu版本已经安装好了。

6、测试

下面我们来测试一下是否安装成功

测试代码如下:

(tensorflow) C:\Users\MI>python

Python 3.6.2 |Continuum Analytics, Inc.| (default, Jul 20 2017, 12:30:02) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win32

Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

>>> import tensorflow as tf

>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')

>>> sess = tf.Session()

2019-07-13 20:19:32.814107: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2

>>> print(sess.run(hello))

b'Hello, TensorFlow!'

>>> sess.close()

从上面可以看到tensorflow 已经成功安装好了

7、在Jupyter里启用tensorflow

当我们在Jupyter环境里执行上面的测试代码时,import tensorflow as tf时 却发现执行失败,

显示:No module named 'tensorflow‘,这是因为我们没有在TensorFlow的环境下打开它们。

在Anoconda Navigator-->Environments-->tensorflow下,选择Not installed,找到Jupyter并勾选安装。

4.jpg5.jpg

安装好插件后,我们再用上面的例子来试试,先用activate tensorflow 命令激活,打开jupyter notebook:

6.jpg

由于我们使用tensorflow安装了插件,更简便的方法是直接到开始菜单找到 Jupyter Notebook(tensorflow) 运行就可以了

7.jpg

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