Windows TensorFlow环境搭建

简介

本次安装是在Windows10 上进行的，使用tensorflow安装的环境为
Anaconda、Python3.7、TensorFlow2.0
搭建过程十分凶险，见仁见智，有的人搭建了几天都还没搭好，最后从入门到放弃了，下面列举了我安装时遇到的所有错误和解决方法，遇到没有的问题时把错误贴谷歌一下吧，总会有解决方法的

1、Anaconda以及python环境安装

Anaconda是一个帮助统一管理机器上不同python版本的工具，也就是机器上可以有多个python版本，每个python通过Anaconda实现互相独立，互相不打扰。
Windows安装anaconda很傻瓜式，就是去官网下载安装包,Anaconda下载地址，安装完，把D:\Anaconda\Scripts这个目录配置到系统环境变量Path下就可以了。
设置方法：
控制面板—》系统----》高级系统设置—》环境变量—》找到PATH添加 D:\Anaconda\Scripts（注意是Anaconda的安装目录下）

这样就可以通过cmd在各个地方运行anaconda，选择python3.7的版本下载，不过后面我们也要单独安装一个专门用于tensorflow的python环境，这里选择3.7后面就不用去网上再下载了，没有3.7就忽略吧，后面也会说
Tips: 安装完后cmd下运行以下命令
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
设置anaconda的下载源为国内的清华镜像，这样后面的速度就会快很多
conda config --set show_channel_urls yes
设置搜索时显示镜像源
顺便附上删除镜像源的代码
conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

接着就可以在anaconda上安装python环境了
conda create -n tensorflow python=3.7
会弹出下面的提示问你是否安装以下包，包括pip等基本组件

输入y，一句话搞定，tensorflow是这个环境的别名，用于后面跑tensorflow的python环境

安装完成后，激活刚才创建的python环境使用
conda activate tensorflow
python
激活后可以看到

2、安装TensorFlow

windows下安装tensorflow仅支持python3.5到3.7，不支持python2
切换到tensorflow python环境下

>>没有NVIDIA显卡的机子，安装CPU版本的TensorFlow

执行 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --upgrade tensorflow 安装CPU版本的tensorflow
Tips:
安装的时候遇到ssl问题，访问不了https的，报错pip is configured with locations that require TLS/SSL, however the ssl module…，安装下SSL组件下载这个就好了

>>安装GPU版本的TensorFlow

执行 conda install tensorflow-gpu 安装GPU版本的tensorflow

Tips
1、安装gpu版本的tensorflow必须具备NVIDIA显卡驱动版本大于410，打开控制面板—》NVIDIA控制面板，我的版本是442.53的，所以我安装的是GPU版本的，显卡不符合的安装CPU版本的，后面编程是一毛一样的，只是训练时用时间换硬件罢了

2、安装时可能遇到***HDF5 library version mismatched error***，重新卸载安装试下
pip uninstall h5py
pip install h5py

3、运行Tensorflow

cmd下运行下面命令

conda activate tensorflow                        #激活tensorflow python环境
python                                          #进入python环境
import tensorflow as tf
tf.keras.Sequential()                           #创建线性叠加层模型成功

到这里，恭喜你已经完成了tensorflow环境的搭建了

4、安装Jupyter notebook

Jupyter notebook 是一款可以在网页上直接写代码并且编译程序的软件，在cmd下pip install jupyter 安装。
装完之后管理员运行cmd，然后cd 进入到事先创建好的工程文件夹下
在工程目录下使用命令jupyter notebook 会直接打开浏览器，然后我们就可以右上角，new一个python3文件，进行python代码的编写了。效果如下：

缺点就是没有代码提示，优点就是实时编译，动态添加代码

4、安装Pycharm

pycharm就是python的IDE，在上面写python代码不像cmd下，它会自动进行代码提示，可以进行调试，运行python代码，pycharm的安装过程就不说了，无非就是下载安装包，然后傻瓜式安装，不购买正版是可以试用30天的，先观察观察自己能不能坚持下来这30天吧。

PS：pycharm安装完后，左上角File >> setting >> project >> project intercepter，配置一下python环境变量，这里配置我们上面安装的装了tensroflow的python环境，别名是tensorflow，我的路径是在D:\Anaconda\envs\tensorflow\python.exe