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本文將解釋如何在Windows下安裝TensorFlow。

確定安裝哪類TensorFlow

需要先確定哪種類型的TensorFlow：

• 僅支持CUP運算版本：如果電腦的系統沒有?NVIDIA?的GPU，那么必須安裝這個版本。這個版本的TensorFlow安裝非常簡單（安裝僅需一個命令，5到10分鐘），所以即使系統中有滿足要求的NVIDIA? GPU官方還是建議在學習階段安裝這個版本。
• 支持GPU運算的版本：TensorFlow程序在GPU下運行比在CPU下運行明顯快很多。如果系統中包含?NVIDIA?的GPU滿足下一個小節所示的條件并且程序對性能要求很高，建議安裝此版本。

運行TensorFlow所需要的GPU配置

如果在系統中安裝使用GPU運行的TensorFlow，需要確保下面介紹的NVIDIA軟件已經安裝到系統中。

• CUDA? Toolkit 8.0。請看 NVIDIA安裝cuda 的文檔，根據文檔中的描述確保已經將CUDA相關的路徑增加到?%PATH%?環境變量中。
• NVIDIA的驅動關聯?CUDA Toolkit 8.0。
• cuDNN v5.1。請查看 NVIDIA?cudnn 文檔。需要注意的是cuDNN通常安裝在與其他CUDA動態鏈接庫（dll）不同的位置。確保已經將cuDNN的 動態鏈接庫（dll）的地址添加到系統的??%PATH%?環境變量中。
• GPU顯卡必須擁有3.0以上版本的CUDA計算能力，查看 NVIDIA顯卡支持列表 了解支持情況。

如果系統中已經安裝了以前的相關包，請更新到所指定的版本。

如何安裝TensorFlow

在安裝TensorFlow之前必須選定一個安裝機制。目前提供2種機制：

• "native"app
• Anaconda

Native的安裝（以下簡稱本地安裝）方式會將TensorFlow直接安裝在當前的系統中，不會在系統和TensorFlow之間搭建任何的虛擬環境，所以本地安裝不會額外安裝一個獨立的容器。需要注意的是本地安裝可能會干擾系統中其他基于python安裝的程序。如果事先已經安裝配置了滿足需要的python環境，本地安裝通常只需要一個命令就可以完成。使用本地安裝，用戶可以在系統中任何位置運行TensorFlow。

在Anaconda模式下，需要使用conda創建一個虛擬環境。官方優先推薦使用?pip install?命令來安裝TensorFlow，其次再考慮anaconda的?conda install?命令。conda包是第三方社區提供的（非TensorFlow官方），TensorFlow團隊從始至終都不會去測試在conda中運行的情況，在使用時需考慮這個風險。

本地安裝

首先，需要安裝以下版本的python：

• Python 3.5.x from python.org

TensorFlow在windows操作系統中僅僅支持3.5.x版本的python。Python 3.5.x附帶pip3軟件包管理器，這是用于安裝TensorFlow的程序。

安裝TensorFlow需要啟動一個終端（terminal），然后在該終端中輸入對應的pip3 install命令。安裝僅支持CPU版本的TensorFlow，輸入以下命令：

C:\> pip3 install --upgrade tensorflow

安裝GPU版本的TensorFlow，使用以下命令：

C:\> pip3 install --upgrade tensorflow-gpu

Anaconda模式安裝

再次強調，Anaconda安裝是有第三方社區提供的，非官方。

在Anaconda環境中安裝TensorFlow分為以下幾個步驟：

按照?Anaconda download site?的說明進行下載和安裝操作。

調用以下命令來創建一個名為tensorflow的conda環境： C:> conda create -n tensorflow

?

?鍵入以下命令來啟用conda環境：

C:> activate tensorflow(tensorflow)C:> # Your prompt should change

?

鍵入以下命令在conda環境中安裝TensorFlow。這里 安裝CPU版本的命令：

(tensorflow)C:> pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.0.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl

這是GPU版本的命令：

(tensorflow)C:> pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-1.0.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl

?

驗證安裝?

通過以下步驟來驗證TensorFlow是否安裝成功：

啟動一個終端（比如CMD）

如果通過Anaconda安裝，先啟動Anaconda環境。

在終端運行python

C:> python

在python的交互環境中輸入以下腳本代碼：

>>> import tensorflow as tfhello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') sess = tf.Session() print(sess.run(hello))

如果python輸出以下內容，則表明TensorFlow已經安裝成功然后就可以寫TensorFlow的程序了：

Hello, TensorFlow!

如果收到了一些異常信息，請繼續向下看。

常見的安裝問題

TensorFlow通過Stack Overflow網站來記錄錯誤信息以及處理方法。下面的列表包含一些跳轉的到?Stack Overflow的連接。如果在安裝過程中遇到的問題沒有在下面中，請到Stack Overflow去搜索相關的關鍵字。若還是搜索不到，請直接提出新問題并標記?tensorflow?的標簽。

Stack Overflow LinkError Message

41007279	? [...\stream_executor\dso_loader.cc] Couldn't open CUDA library nvcuda.dll
41007279	? [...\stream_executor\cuda\cuda_dnn.cc] Unable to load cuDNN DSO
42006320	? ImportError: Traceback (most recent call last): File "...\tensorflow\core\framework\graph_pb2.py", line 6, in from google.protobuf import descriptor as _descriptor ImportError: cannot import name 'descriptor'
42011070	? No module named "pywrap_tensorflow"

轉載于:https://my.oschina.net/chkui/blog/881871

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Windows安装TensorFlow的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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