• windows10 下安装tensorflow 并且在jupyter notebook 上使用tensorflow


    一、安装jupyter notebook并配置环境

         首先建议大家安装anaconda,最新版本请到官网下载(点击下载连接),没错,直接点击下载python3.6版本的(当然选择做自己电脑相应的位数,我的是64bit),however,tensorflow并不支持python3.6,是不是感觉很尴尬,哈哈,一开始我是这么觉得的,嗯,山人自有妙计(后面讲)。下载完成之后,按照提示把安装包安装好,这个没什么好讲的,一路next。。。

        在你安装好anaconda之后,在windows开始菜单中点击Anaconda3(64bit),点击anaconda prompt,这是打开了anaconda自带的终端程序,输入:jupyter notebook ,回车,你的jupyter notebook差不多安装完了,不过我还是建议大家修改一下工作空间,类似于eclipse的workspace,你创建的文件都会保存到这个工作空间下。

       Note:还是打开anaconda prompt,输入jupyter notebook --generate-config,这是显示overwinte xxxxxxxx,后面跟了一串路径,该路径为jupyter notebook的配置文件路径,在这个路径下找到ipython_notebook_config.py,用编辑器打开该文件(我用的是notepad ++),找到如下一句:

       # The directory to use for notebooks and kernels.

    # c.NotebookApp.notebook_dir = ''
     然后在你自己喜欢的目录下新建一个文件夹用于jupyter notebook工作空间,比如在D盘创建一个Jupyter的文件夹,然后把这句改成c.NotebookApp.notebook_dir = 'D:Jupyter',记得去掉”#“,保存退出,重新打开jupyter notebook,修改成功!

    二、 更改jupyter notebook中python版本

       我们知道,到目前为止,tensorflow不支持python3.6,因此我们需要将他降低到3.5,这个很简单:

       打开anaconda prompt,在终端输入conda install python=3.5,这个过程网速好的话,几分钟吧,这样轻轻松松换掉了python版本

    三、安装windows版本的tensorflow

        

    1. 打开这个:

    2. 然后输入:conda create -n tensorflow
    这样就创建了一个名字为 tensorflow的环境
    3. 输入: activate tensorflow (激活环境)【 当然如果要关闭tensorflow输入:deactivate tensorflow】
     

    4.选择你想要安装的tensorflow版本(GPU or CPU),如果你要装CPU版本,操作如下:

    输入:

    pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.3.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl 

    如果你想安装GPU版本,当然我假设你已经安装好了Cuda toolkit 和cuDnn,那么请输入:

    pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-1.3.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl 

    如果安装的时候报错:

    1. tensorflow-1.3.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl is not a supported wheel on this platform.  

     原因是Windows下TensorFlow目前只支持python3.5,而最新版Anaconda带有的是python3.6。通过上网搜索获得以下解决方法:

    1、首先打开cmd,通过Anaconda创建一个名为tensorflow的python3.5环境

     conda create -n tensorflow python=3.5 

    2、启动tensorflow环境

     activate tensorflow

    3、安装cpu版TensorFlow

     pip install tensorflow-1.3.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl(将该.whl文件下载放到终端目录下, 一般是C盘用户名目录)

    到这里有一个小插曲,可以检验你是否已经成功地安装了tensorflow:

     在该终端输入:

    $ python

     然后输入以下语句:

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

     如果打印如下:

    Hello, TensorFlow!
    说明你成功安装了tensorflow!否则,回去好好检查一下!
    5. 安装ipython
     
    conda install ipython 
    6. 安装jupyter
    conda install jupyter 
    7. 输入这个: ipython kernelspec install-self --user
    你会看到类似:Installed kernelspec python3 in /Users/XXXX(文件夹名)/Library/Jupyter/kernels/python3 的路径
    你去jupyter notebook新建一个文件,试试 import tensorflow as tf, 然后运行之后不报错(比如 ‘no module’之类的话)。说明你就可以用了
     
     


  • 相关阅读:
    linux脚本启动停止一个jar
    如何突破各种防火墙的防护 [转]
    linux查看端口占用
    网页标题图标添加
    Go语言的一些使用心得
    kubernetes系列之ConfigMap使用方式
    Kubernetes因限制内存配置引发的错误
    Kubernetes系列之理解K8s Service的几种模式
    kubernetes中的Pause容器如何理解?
    Kubernetes系列之Helm介绍篇
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/GingerZeng/p/7392157.html
Copyright © 2020-2023  润新知