【TensorFlow】Win7+Anaconda+python3.6+Tensorflow1.9安装教程

安装说明

平台：windows 7
Anaconda版本：4.6.14
python版本：3.6.9
numpy版本：1.16.0
版本：tensorflow-1.9.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl （cpu版本）
阿里云镜像下载：http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/tensorflow/
http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/tensorflow-cpu/

安装方式：pip

1. 安装环境
Tensorflow1.9.0的CPU版本环境需求简单，安装比较简洁。
TensorFlow是基于VC++2015开发的，所以需要下载安装VisualC++ Redistributable for Visual Studio 2015 来获取MSVCP140.DLL的支持。
2. 安装过程
anaconda安装
conda --version -->检查anaconda安装版本
conda info --envs -->检测已经安装的环境
3. 创建虚拟环境
conda create --name tensorflow python=3.6 -->创建一个名字为tensorflow，python3.6的虚拟环境
4. 激活虚拟环境
activate tensorflow

5. 安装tensorflow
pip install tensorflow

6.安装完后通过import tensorflow查看是否报错，没报错说明安装成功

7. 查看tensorflow版本 import tensorflow as tf tf.__version__

使用当中发现，会报错“that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX AVX2”

那就需要换成支持cpu用AVX2编译的TensorFlow版本

https://github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel/tree/master/2.0.0/py37/CPU/avx2

常见问题：

1. 提示FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'. _np_qint8 = np.dtype([("qint8", np.int8, 1)])

由于numpy1-17-0版本过高，使用numpy-1.16-0版本即可

先删除旧版本再安装新版本：

pip uninstall numpy
pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ numpy==1.16.0

2. Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2

简单的解决办法>不再提示：直接在py文件开头

import os
# os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]='1'    # 这是默认的显示等级，显示所有信息
os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]='2'      # 只显示 warning 和 Error
# os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]='3'    # 只显示 Error

这其实是电脑CPU的错，因为电脑CPU太垃圾了。

3. conda create --name tensorflow python=3.6 创建虚拟环境时报错

Collecting package metadata (current_repodata.json): failed

CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url <https://repo.anaconda.com/pkgs/main/win-64/current_repodata.json>
Elapsed: -

解决方法如下

cmd输入conda config --add channels r

然后进入C:\Users\你的用户名，找到.condarc文件

修改如下：

channels:
- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
ssl_verify: true
show_channel_urls: true

保存后就可以创建虚拟环境了。