TensorFlow 学习初步-环境搭建
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最近在了解机器学习的相关知识。在得知tensorflow有了中文的教程之后,尝试在电脑上搭建tensorflow的运行环境并进行初步的运行。由于环境搭建这些工作一直是比较琐碎的,根据系统和环境或多或少都会遇到一些bug。这里提供我在搭建tensorflow的过程。如果遇到有相似问题可以参考一下。
系统:windows10
Python:py35 Anaconda
使用的IDE:spyder3
安装的包:tensorflow(请更新至最新,keras 和 pandas
1.构建tensorflow的运行环境
由于最新的 tensorflow 要求 py35,而我下载的是Anaconda27,故而需要为 tensorflow 的运行重新构建一个py35环境。首先进入 Anaconda prompt
conda create -n py35 python=3.5 anaconda
这样就在 Anaconda 中构建了一个 py35 的环境 (可以在 envs 中找到这个名为 py35 的文件夹)
之后激活这个环境
activate py35
2.安装tensorflow
首先安装编译器,我习惯使用的是spyder(新手+matlab用户)
conda install spyder
默认安装的是spyder3
然后安装 tensorflow
pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow
还有就是记得安装pandas
conda install pandas
3.检验是否安装正确
打开spyder编译器。注意:在激活的 tensorflow 环境下打开spyder
activate py35spyder
在spyder中输入
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
正确的安装会输出
Hello, TensorFlow!
4.问题总结
为了安装我也是参考了多个文档
首先,tensorflow的中文安装文档是没有问题的。但是它没有说明如何用我们常用的编译器例如spyder以及pycharm使用tensorflow的问题。对于spyder,我的解决方法是在tensorflow的环境下再安装一个编译器。每次在tensorflow的环境下单独使用。
其次,有些文档在安装tensorflow的时候直接是 conda install tensorflow。不建议如此。我这样下载的tensorflow在遇到keras相关的代码时会报错。
module 'tensorflow' has no attribute 'keras'
而且现在tensorflow有CPU和GPU的版本,需要选择。
最后,记得在py35中再安装一个git,后面的实例会用到它。
5.参考的文档
http://tensorflow.juejin.im/install/install_windows.html
https://medium.com/@pushkarmandot/installing-tensorflow-theano-and-keras-in-spyder-84de7eb0f0df
https://keras.io/zh/
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/16614
https://blog.csdn.net/lwplwf/article/details/75151050
转载于:https://my.oschina.net/u/2362565/blog/1801125
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