现在越来越多的人工智能和机器学习以及深度学习,强化学习出现了,然后自己也对这个产生了点兴趣,特别的进行了一点点学习,就通过这篇文章来简单介绍一下,关于如何搭建Tensorflow以及如何进行使用。经过本人多次尝试,这个教程的讲解非常的详细真实可靠,而且评论有一很多人提问博主都给了详细的答复,很贴心的!!!


  版本:Windows7 一:安装Anaconda和Tensorflow

1、从官方网站下载Anaconda

https://www.anaconda.com/download/

不要倒在第一步 | 【安装TensorFlow】_创建工程

2:进行软件安装(这个和普通的没什么特别区别)

不要倒在第一步 | 【安装TensorFlow】_tensorflow_02

3:安装完成Anaconda之后进行环境变量的测试

进入到windows中的命令模式:

(1)检测anaconda环境是否安装成功:conda --version

不要倒在第一步 | 【安装TensorFlow】_解析器_03

(2)检测目前安装了哪些环境变量:conda info --envs

不要倒在第一步 | 【安装TensorFlow】_创建工程_04

(3)对于Anaconda中安装一个内置的python版本解析器(其实就是python的版本) 查看当前有哪些可以使用的python版本:conda search  --full -name python

安装python版本(我这里是安装的3.5的版本,这个根据需求来吧):conda create --name tensorflow python=3.5

(4)激活tensflow的环境:activate tensorflow(注意:这个是在后序安装成功之后才能进行的,否则会提示错误)

不要倒在第一步 | 【安装TensorFlow】_python_05

(5)检测tensflow的环境添加到了Anaconda里面:conda info --envs(注意:基于后序安装成功之后才进行的,否则会提示错误)

不要倒在第一步 | 【安装TensorFlow】_ide_06

(6)检测当前环境中的python的版本:python --version

不要倒在第一步 | 【安装TensorFlow】_解析器_07

(7)退出tensorflow的环境:deactivate

不要倒在第一步 | 【安装TensorFlow】_tensorflow_08

(8)切换到tensorflow的环境:activate tensorflow      

 

上面的这些基本就可以对于Anaconda有一个比较简单的了解,其实它就类似于JDK的一些操作,比如我们查看jdk的版本,也可以用java --version ,所以说对于Anaconda去安装tensorflow是比较简单的原因也正是这样,也就是是给我们提供了一个基础的依赖环境,这样就方便我们进行后面的安装操作;

 

安装的时候注意点(因为本人也在这个地方出现了错误操作):

不要倒在第一步 | 【安装TensorFlow】_tensorflow_09

4:进行正式的安装Tensorflow

注意事项:根据Tensorflow的官方文档,可以得到安装tensorflow的一个命令是下面:

 

pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.0.0-cp35-cp35m-win_x86_64.whl

 

但是,如果我们在cmd中,直接进行这样的话,有可能是不能够成功的,开始也不知道为什么,后面发现是跟电脑的cpu和显卡有点关系,所以,采取后面的方法进行安装;(所以这步省略

 

5:通过命令:pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow

剩下的就是慢慢的等待安装的过程啦

温馨提示:(1)如果在这个命令之后,有提示说需要你升级你的pip的版本,那么你就根据上面的提示进行命令安装就可以了

6:等待完成之后,确认是否安装成功

(1)打开之前安装的Anaconda

不要倒在第一步 | 【安装TensorFlow】_tensorflow_10

这两个都可以,我这里说一下使用Anaconda Prompt的方式;

方法一:步骤:①直接点击进入,就会显示如下的内容:

不要倒在第一步 | 【安装TensorFlow】_ide_11

②切换到tensorflow的环境

不要倒在第一步 | 【安装TensorFlow】_python_12

③进入python编辑环境

不要倒在第一步 | 【安装TensorFlow】_tensorflow_13

④然后编写一个使用的代码:

不要倒在第一步 | 【安装TensorFlow】_python_14

方法二:通过使用Anaconda中的spyder的编辑器

通过这个的方式的话,更加简单,直接编写上面的代码,然后进行运行就可以啦,我这里就不多介绍了。。。

7:OK,到这里的话,基本上从安装到成功就已经实现了~~~~

 

温馨提示:如果你发现,你的conda和tensorflow环境都是安装成功的,但是一用测试代码进行跑的时候就出问题了,那么请注意,这个原因你由于你在安装tensorflow的时候,是直接在cmd下,而不是在你用conda激活的一个环境,所以导致,tensorflow并没有直接嵌入到conda环境,所以,就导致无法导入模块的一个错误;

 

解决方法:(1)只需要在activate tensorflow      ----------注意:这个环境是第三步中的第3点里面创建的;

 

(2)然后再使用第五步中的命令就可以了 

 

二:将Tensorflow环境嵌入到编辑器中

环境:Tensorflow和Pycharm编辑器

步骤:

1:下载Pycharm软件,,这个的话下载安装都很简单,所以就不多说了

2:使用Pycharm创建一个项目

不要倒在第一步 | 【安装TensorFlow】_创建工程_15

3:设置项目的相关内容

不要倒在第一步 | 【安装TensorFlow】_tensorflow_16

温馨提示:注意上面的Interpreter的选择,因为我们现在要测试的是tensorflow嵌入到我们的IDE,方便我们开发,所以这个python解析器就是要选择我们之前安装tensorflow目录下的解析器,否则的话,我们之后是使用不了tensorflow的模块的内容的哦。。。特别要注意。。。当然,如果这里不选择,那么在创建工程之后还是可以修改的,后面我会说;

 

4:创建一个py文件,用于编写测试代码

不要倒在第一步 | 【安装TensorFlow】_创建工程_17

5:运行程序代码

不要倒在第一步 | 【安装TensorFlow】_tensorflow_18

OKOK,,,这就说明我们的环境已经整合完成啦。。。。大功告成

 

温馨提示:有时候我们会发现,我们引入了tensorflow模块之后,那就会报错,这个原因有如下可能:

 

(1)tensorflow没有安装成功,这样的话,就需要重新按照我的步骤去了!

 

(2)IDE中的python解析器,没有使用tensorflow中安装的那个,所以导致无法识别

 

这个解决方案有两种:

 

第一种:就是创建工程的时候就选择正确的解析器,也就是我上面所使用的方法

 

第二种:就是在项目工程里面进行修改配置:

 

步骤:1:选择File----》setting

2:

不要倒在第一步 | 【安装TensorFlow】_ide_19

3:添加新的解析器


不要倒在第一步 | 【安装TensorFlow】_解析器_20

4:找到我们安装的Anadonda中的env中的tensorflow中的python.exe

不要倒在第一步 | 【安装TensorFlow】_tensorflow_21

5:点击apply应用,然后重启我们的IDE,这样的话就不会报无法找到tensorflow的模块的错误了。

 


 

 

 


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