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  • [TensorFlow]Windows下安装并运行Hello World

    参考网址:https://www.tensorflow.org/install/pip (或要VPN)

    为了减少不必要的错误:

    确定电脑是Nvidia 显卡(下称:N卡),安装前先升级驱动

    各N卡计算力查询:https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

    PS:不是N卡就别折腾CUDA、cuDNN、Tensorflow-GPU,只能安装Tensorflow-CPU

    PS:老CPU建议从低版本开始测试安装,Tensorflow使用较新的指令集


    1.下载Microsoft Visual C++ 2015 Redistributable Update 3(已安装更高级版或安装VS2015或VS2017可以跳过)

    https://www.microsoft.com/zh-CN/download/details.aspx?id=53587

    安装.NET Framework

    https://dotnet.microsoft.com/download/dotnet-framework

    2.启用长路径。(Win10)
    https://superuser.com/a/1119980

    3. 安装Python3.7.4,在安装界面上勾选添加环境变量复选框

    https://www.python.org/downloads/

    PS:tensorflow仅支持没有那么新的Python,查看https://tensorflow.google.cn/install/pip?lang=python3#package-location

    PS:参考:https://tensorflow.google.cn/install/source_windows(得知官方tensorflow 1.x完全支持Python v3.5.x-v3.6.x)

    修改pip源(永久)

    新建C:UsersAdministratorpippip.ini,添加代码:

    [global]
    timeout=6000
    index-url=https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
    trusted-host=pypi.tuna.tsinghua.edu.cn

    批量更新包(可选)

    参考:http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=478347&do=blog&id=1115281

    import pip
    # pip V10.0.0以上版本需要导入下面的包
    from pip._internal.utils.misc import get_installed_distributions
    from subprocess import call
    
    for dist in get_installed_distributions():
        call('python -m pip install --upgrade --user ' + dist.project_name, shell=True)

    保存到D:upgrade.py,执行命令更新

    python D:upgrade.py

    PS:numpy不要装得太新(v1.17.0+),不然有很多警告

    python -m pip install numpy==1.16.4

    4.cuda 10.0和cudnn 7.6.1(不是N卡,跳过此步)

    https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

    https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive (注意对应cuda版本)

    cudnn安装方法参考:https://jingyan.baidu.com/article/39810a236d660bb636fda6d4.html(简单来说就是解压cudnn,将文件粘贴到C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv10.0)

    添加环境变量到PATH

    C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv10.0in

    C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv10.0include

    C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv10.0libx64 

    C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv10.0extrasCUPTIlibx64

    PS:我的电脑不支持10.1,当运行hello world时就会报错

    ImportError: Could not find 'cudart64_100.dll'. TensorFlow requires that this DLL be installed in a directory that is named in your %PATH% environment variable. Download and install CUDA 10.0 from this URL: https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive

    5. 安装tensorflow 1.14(选其一)(注意对应的Python版本)

    安装GPU版

    pip install tensorflow-gpu==1.14

    安装CPU版

    pip install tensorflow==1.14

    PS:当遇到这个情况时,可能是执行升级时失败

    参考:https://ask.csdn.net/questions/942629?sort=id

    我是pip升和setuptools级失败,所以会提示这个

    进入C:UsersAdministratorAppDataRoamingPythonPython37site-packages删除对应的pip-19.3.1.dist-infosetuptools-42.0.2.dist-info文件夹,再执行一次单独升级(再遇到也同样操作)(PS:估计是批量升级出错)

    PS:安装失败时,将C:Program FilesPython37的权限设置为完全控制

    如遇到“ImportError: DLL load failed: 动态链接库(DLL)初始化例程失败。”,则说明你的硬件不支持该版本的TensorFlow,需要安装低版本

    参考:https://blog.csdn.net/baiduauto1/article/details/96578662

    参考:https://blog.csdn.net/lchzh1994/article/details/81223726

    6.测试

    import tensorflow as tf
    
    h = tf.constant("Hello")
    w = tf.constant(" World!")
    hw = h + w
    
    # 警告信息提示要将 tf.Session() 替换为 tf.compat.v1.Session()
    with tf.compat.v1.Session() as sess:  
        ans = sess.run(hw)
    
    print(ans)

    屏蔽GPU输出信息可以添加上这句:

    参考:https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/80029741

    import os
    os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '1'
    TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL
    0 :输出所有信息(默认值)
    1 :屏蔽通知信息
    2 :屏蔽通知信息和警告信息
    3 :屏蔽通知信息、警告信息和报错信息

    附:

    当使用VSCode开发时可以按Ctrl+Shift+P,输入python->选择解析器,会显示所有环境(conda、venv等),选择任何一个作为解析器

    关于Anaconda安装

     只需要将上面的python安装替换为Anaconda(好像会自带python,没测试)

     1.安装Anaconda 2019.07(注意对应Python版本)

    https://www.anaconda.com/distribution/

    清华大学镜像

    https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

    # 指定升级某一个库,例如 pandas
    conda update pandas
    
    # 升级所有可升级的库
    conda update --all

    2.安装OpenSSL v1.1.1c,不然Conda安装时可能会出下面的错误

    http://slproweb.com/products/Win32OpenSSL.html

    3.打开CMD,添加Conda源(可以不要https)

    conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
    
    conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/

    PS:可以直接打开C:UsersAdministrator.condarc编辑:

    channels:
      - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
      - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
    show_channel_urls: true

    7. 安装tensorflow 1.14.0(选其一)

    安装GPU版

    conda install tensorflow-gpu==1.14.0

     安装CPU版

    conda install tensorflow==1.14.0

    亲测:

    Win7 旗舰版(台式机+独显)

    python-3.7.3-amd64.exe

    Anaconda3-2019.07-Windows-x86_64.exe(PS:控制面板-程序和功能看到:Anaconda3 2019.07 (Python 3.7.3 64-bit))

    Win64OpenSSL-1_1_1c.exe

    cuda_10.1.168_425.25_windows.exe

    cudnn-10.1-windows7-x64-v7.5.0.56.zip

    TensorFlow-GPU 1.14.0

    Win10专业版(台式机+独立N卡)

    python-3.7.3-amd64.exe

    Anaconda3-2019.07-Windows-x86_64.exe

    cuda_10.0.130_411.31_win10

    cudnn-10.0-windows10-x64-v7.6.0.64.zip

    TensorFlow-GPU 1.13.1

    同一台机

    python-3.7.4-amd64.exe

    cuda_10.0.130_411.31_win10

    cudnn-10.0-windows10-x64-v7.6.1.34.zip

    TensorFlow-GPU 1.14.0

    官方错误列表:https://www.tensorflow.org/install/errors

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/hcbin/p/11324712.html
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