Win7-64位系统安装TensorFlow

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  1. TensorFlowGitHub地址

  2. TensorFlow支持Python2.7和3.3以上版本,本文使用Python3.5,下载并将它添加到路径当中(在安装提示最下面选项打钩即可).

  4. 阅读MD文档,找到Installation->DownLoad and Setup->Pip installation on Windows

  5. 文中提示说这个TensorFlow需要一个MSVCP140.DLL文件,你当前系统可能没有安装,应该安装 Visual C++ 2015 redistributable (x64 version).按照提示一路Next就好.

  6. 开始安装:

  7. 打开命令行提示符,win+R输入cmd,打开即可,需要安装TensorFlow的CPU和GPU

  8. CPU安装:pip install –upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.0.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl 复制粘贴到命令提示符,稍等片刻,就会自动安装,安装过程中有很多类似进度条的格子,代表进度;

  9. GPU安装: pip install –upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-1.0.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl 同样复制粘贴,同样稍等片刻,同样自动安装,同样有类似进度条格子

  11. Cpu和GPU安装好之后,下面会有Test the TensorFlow installation来检测TensorFlow的安装情况,还会在安装一个CUDA:下载地址

  12. 安装cudnn 下载地址,将其拷贝到CUDA的安装目录下,里面3个文件夹分别有一个文件,将其按照目录拷贝到CUDA的各个对应的文件中。

  13. 将CUDA的路径添加到环境变量中…

  14. 检测是否安装成功:

  15. 在命令行中打开python 环境

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    > python
    >
    > >>> import tensorflow as tf
    > >>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
    > >>> sess = tf.Session()
    > >>> sess.run(hello)
    > Hello, TensorFlow!
    > >>> a = tf.constant(10)
    > >>> b = tf.constant(32)
    > >>> sess.run(a+b)
    > 42
    > >>>
    >

  17. 如果正确显示以上内容,就是成功了.

  18. 对抗网络学习指南,地址

  19. 安装 numpy +mkl,地址

  20. 找到numpy+mkl 下载文件的文件,shift+鼠标右键 点击在此处打开命令窗口,输入pip install+下载文件的全名.whl

  21. 安装Scipy.whl 地址

  22. 安装方法同上。

  23. 这个错误 是因为没有安装Pillow ,安装命令 pip3 install Pillow

  24. 1
    AttributeError: module 'scipy.misc' has no attribute 'imread'

  25. 可能出现的错误,基本上都能在这里找到,请耐心阅读英语,

    import tensorflow as tf

    I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stre

    am_executor\dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library cublas64_80.dll

    locally

    I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stre

    am_executor\dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library cudnn64_5.dll lo

    cally

    I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stre

    am_executor\dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library cufft64_80.dll l

    ocally

    I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stre

    am_executor\dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library nvcuda.dll local

    ly

    I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stre

    am_executor\dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library curand64_80.dll

    locally

    hello = tf.constant(‘Hello,TensorFlow’)

    sess = tf.Session()

    E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stre

    am_executor\cuda\cuda_driver.cc:509] failed call to cuInit: CUDA_ERROR_NO_DEVICE

    I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\cuda\cuda_diagnostics.cc:158] retrieving CUDA diagnostic information for host: snow-PCI c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\cuda\cuda_diagnostics.cc:165] hostname: snow-PC

真诚地希望能帮到你！