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作者：詩情酒意誰與共

來源：AI科技與算法編程

眾所周知，學習深度學習和人工智能技術(shù)的科技工作者對Tensorflow的安裝一直是件麻煩的事情，其實也沒那么難，只是在于操作的方法是否合理和規(guī)范而已。合理正確的安裝命令和正確的操作環(huán)節(jié)是成功的關(guān)鍵因素。為此，我們在本文中將詳細說明linux和windows兩種OS系統(tǒng)關(guān)于TensorFlow的安裝教程，并且將重點說明目前最新版本TensorFlow2.1.0的安裝要素和測試檢驗。

（注意：本文的linux系統(tǒng)教程適用于deepin和ubuntu 18.04兩種，其他系統(tǒng)安裝類似）

TensorFlow簡介

https://baike.baidu.com/item/Tensorflow/18828108https://www.tensorflow.org/

一、在Windows10系統(tǒng)開展如下操作

安裝前提：

已經(jīng)安裝好Anaconda3, 由于國外的鏡像文件下載較慢，所以我選擇了國內(nèi)的鏡像——https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

以上請自行安裝....

1、前期準備：Anaconda3的終端上的過渡

打開已經(jīng)安裝好的Anaconda3

運行 Anaconda Prompt，輸入如下命令檢驗是否安裝成功

conda list

輸出：

再次輸入清華鏡像檢驗一下

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --set show_channel_urls yes

這里是因為我已經(jīng)安裝過了，所以結(jié)果是這樣的。

2、開始安裝TensorFlow

（1）運行 Anaconda Prompt，輸入以下命令，創(chuàng)建版本為python 3.7.4的tensorflow 環(huán)境：

conda create -n tensorflow python=3.7.4

這里的TensorFlow我以前已經(jīng)安裝過了，所以下面再給大家安裝另一個tensorflow2環(huán)境：輸入命令

conda create -n tensorflow2 python=3.7.4

輸出：

(base) C:\Users\kangs>conda create -n tensorflow2 python=3.7.4Solving environment: done

==> WARNING: A newer version of conda exists. <==  current version: 4.5.11  latest version: 4.8.1
Please update conda by running
    $ conda update -n base -c defaults conda


## Package Plan ##
  environment location: D:\Anaconda3\envs\tensorflow2
  added / updated specs:    - python=3.7.4

The following packages will be downloaded:
    package                    |            build    ---------------------------|-----------------    setuptools-44.0.0          |           py37_0         671 KB  defaults    pip-19.3.1                 |           py37_0         1.9 MB  defaults    ca-certificates-2019.11.27 |                0         163 KB  defaults    certifi-2019.11.28         |           py37_0         157 KB  defaults    python-3.7.4               |       h5263a28_0        18.2 MB  defaults    sqlite-3.30.1              |       he774522_0         962 KB  defaults    vs2015_runtime-14.16.27012 |       hf0eaf9b_1         2.4 MB  defaults    openssl-1.1.1d             |       he774522_3         5.7 MB  defaults    wheel-0.33.6               |           py37_0          58 KB  defaults    ------------------------------------------------------------                                           Total:        30.1 MB
The following NEW packages will be INSTALLED:
    ca-certificates: 2019.11.27-0           defaults    certifi:         2019.11.28-py37_0      defaults    openssl:         1.1.1d-he774522_3      defaults    pip:             19.3.1-py37_0          defaults    python:          3.7.4-h5263a28_0       defaults    setuptools:      44.0.0-py37_0          defaults    sqlite:          3.30.1-he774522_0      defaults    vc:              14.1-h0510ff6_4        defaults    vs2015_runtime:  14.16.27012-hf0eaf9b_1 defaults    wheel:           0.33.6-py37_0          defaults    wincertstore:    0.2-py37_0             defaults
Proceed ([y]/n)? y

Downloading and Extracting Packagessetuptools-44.0.0    | 671 KB    | ################################################################################################################################################# | 100%pip-19.3.1           | 1.9 MB    | ################################################################################################################################################# | 100%ca-certificates-2019 | 163 KB    | ################################################################################################################################################# | 100%certifi-2019.11.28   | 157 KB    | ################################################################################################################################################# | 100%python-3.7.4         | 18.2 MB   | ################################################################################################################################################# | 100%sqlite-3.30.1        | 962 KB    | ################################################################################################################################################# | 100%vs2015_runtime-14.16 | 2.4 MB    | ################################################################################################################################################# | 100%openssl-1.1.1d       | 5.7 MB    | ################################################################################################################################################# | 100%wheel-0.33.6         | 58 KB     | ################################################################################################################################################# | 100%Preparing transaction: doneVerifying transaction: doneExecuting transaction: done## To activate this environment, use##     $ conda activate tensorflow2## To deactivate an active environment, use##     $ conda deactivate

然后打開Anaconda Navigator，進入點擊中間的選項applications on可以看到我們剛剛創(chuàng)建的TensorFlow2，這里的TensorFlow是我以前安裝的環(huán)境：

打開上述左側(cè)菜單欄，也就是開始菜單下的Anaconda Navigator 左邊的 Environments，點擊之后可看到此環(huán)境：

（2）啟動tensorflow2環(huán)境

這里有兩種啟動方式：第一種是連續(xù)剛剛的 Anaconda Prompt終端輸入

activate tensorflow2

輸出

第二種打開方式，啟動剛剛的Anaconda Navigator，進入環(huán)境點擊

（3）安裝cpu版本的tensorflow

有兩種方法可以安裝：

方法一：cpu版本（我推薦的）

pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow

方法二：gpu版本, 注意: gpu版要事先選好, 并裝好CUDA和cuDNN

pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu

執(zhí)行結(jié)果：


(tensorflow2) C:\Users\kangs>pip install --ignore-installed --upgrade tensorflowCollecting tensorflow  Using cached https://files.pythonhosted.org/packages/34/d5/ce8c17971067c0184c9045112b755be5461d5ce5253ef65a367e1298d7c5/tensorflow-2.1.0-cp37-cp37m-win_amd64.whlCollecting protobuf>=3.8.0  Using cached https://files.pythonhosted.org/packages/30/c6/286db43e2d0d4b89d328a222365c7a253a99a24067812253f0d4f8eb0f1c/protobuf-3.11.2-cp37-cp37m-win_amd64.whlCollecting six>=1.12.0  Using cached https://files.pythonhosted.org/packages/65/26/32b8464df2a97e6dd1b656ed26b2c194606c16fe163c695a992b36c11cdf/six-1.13.0-py2.py3-none-any.whlCollecting keras-applications>=1.0.8  Using cached https://files.pythonhosted.org/packages/71/e3/19762fdfc62877ae9102edf6342d71b28fbfd9dea3d2f96a882ce099b03f/Keras_Applications-1.0.8-py3-none-any.whlProcessing c:\users\kangs\appdata\local\pip\cache\wheels\d7\de\2e\efa132238792efb6459a96e85916ef8597fcb3d2ae51590dfd\wrapt-1.11.2-cp37-none-any.whlCollecting numpy<2.0,>=1.16.0  Using cached https://files.pythonhosted.org/packages/a9/38/f6d6d8635d496d6b4ed5d8ca4b9f193d0edc59999c3a63779cbc38aa650f/numpy-1.18.1-cp37-cp37m-win_amd64.whlCollecting wheel>=0.26; python_version >= '3'  Using cached https://files.pythonhosted.org/packages/00/83/b4a77d044e78ad1a45610eb88f745be2fd2c6d658f9798a15e384b7d57c9/wheel-0.33.6-py2.py3-none-any.whlCollecting astor>=0.6.0....(由于太長，因此這里省略了)

這樣就安裝成功了，當不使用TensorFlow時，可以通過deactivate來關(guān)閉TensorFlow環(huán)境：

(不過先不要著急關(guān)閉，我們下面還有進行檢驗，如果最后不用，再關(guān)掉)

（4）測試tensorflow

python --versionpython

創(chuàng)建一個項目：

import tensorflow as tftf.compat.v1.disable_eager_execution()hello = tf.constant('hello,tensorflow') #初始化一個TensorFlow的常量sess= tf.compat.v1.Session() #啟動一個會話print(sess.run(hello))

執(zhí)行結(jié)果顯然是可行的，測試成功：

提示：如果遇到No module named ‘tensorflow’，那是因為沒有在tensorflow的環(huán)境下打開它們，所以記得激活tensorflow的環(huán)境。

（5）解決你安裝的Tensorflow環(huán)境不能安裝ipython,spyder等插件

錯誤提示如下圖：

“無法定位程序輸入點OPENSSL_sk_new_reserve于動態(tài)鏈接庫...... libssl-1_1-x64.dll上的問題”‘’

解放方法：互換 libssl-1_1-x64.dll文件，時間必須一樣

第一步打開D:\Anaconda\Library\bin文件夾下面的 libssl-1_1-x64.dll

第二步 D:\Anaconda\DLLs 文件夾下面的 libssl-1_1-x64.dll

如果兩個文件夾時間不一樣的話，把兩個文件換成一樣的就可以了。

注意：為了避免系統(tǒng)出錯，要事先備份好一樣的文件，以避免修改后出錯而找不會原來的文件。最簡單的方法就是復制換成另一個名稱的，例如我加了一個“源文件”。

互換如下圖：

換文件之后,時間都是2018/6/28 21:00

下面再次點擊安裝插件就可以了

安裝成功，如圖下所示

二、在Linux系統(tǒng)開展如下操作

這里使用的虛擬機VMware Workstation Pro 15.0安裝的linux系統(tǒng)進行操作的，如圖：

下面打開deepin系統(tǒng)開始進行安裝

1、先安裝Anaconda3

(1)、下載：https://www.anaconda.com/distribution/#linux

將下載好的anacoda3放在主目錄下（home）

（2）、安裝命令：

bash Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh

回車運行如下

按回車鍵繼續(xù)，會讀取許可，出現(xiàn)個More，一直按回車以及yes,然后會出現(xiàn)下圖：

一直往下回車和yes

安裝成功

（3）、配置環(huán)境變量

為了方便編輯環(huán)境變量，這里安裝一個編輯器gedit，命令

sudo apt-get install gedit

打開環(huán)境變量，并使用命令：sudo gedit ~/.bashrc查看系統(tǒng)環(huán)境，文件末尾輸入以下代碼:

在文件的末尾加上下述代碼：

#Anacondaexport PATH=$PATH:/home/anaconda3/bin

如下圖

（5）、更新bashrc，并查看Anacoda3的安裝情況

source ~/.bashrcconda

查詢當前已經(jīng)安裝的conda庫

conda list

安裝庫(這里的***代表庫名稱）, 如果沒有你的庫文件，可以選擇這個命令：

conda install ***

更新庫

conda update ***

（5）、(如果你不用還可以卸載)，不卸載就跳過此處，建議不要卸載

卸載conda: 直接刪除anaconda文件夾即可：

rm -rf anaconda3

(6)、進入和退出 conda base 環(huán)境

進入 conda base 環(huán)境

conda activate base

退出 conda base 環(huán)境

conda deactivate

編輯 conda 環(huán)境變量

vim ~/.bashrc 或者 sudo gedit ~/.bashrc

2、使用以上Anaconda3安裝Tensorflow

(1)、在linux終端或cmd中輸入以下命令搜索當前可用的tensorflow版本，如果沒有就要創(chuàng)建：

conda search -t conda tensorflowconda create -n tf

安裝完成之后，最后還提示激活與退出

# To activate this environment, use# $ conda activate tf##To deactivate an active environment, use# $ conda deactivate

（2）、正式安裝tensorflow

激活虛擬環(huán)境后conda activate tf，我們開始用conda安裝tensorflow吧！

如果你還不知道GPU是什么東東，那你的計算機里肯定沒有安裝cuda、cudnn 、顯卡之類的東西，那就安裝CPU版本；

安裝CPU版本的tensorflow(推薦安裝)：

conda install tensorflow

安裝GPU版本

（如果你不理解建議不要安裝，初學者還是卸載CPU版本的tensorflow吧！）

conda install tensorflow-gpu

等待幾分鐘之后，看看自己是否安裝成功：

（3）、測試安裝是否成功：在python3.7.6下導入tensorflow：

(不報錯的話說明成功安裝了)

import tensorflow as tf

至此我們完整地安裝完畢，以下是一些附件資料

附件資料

Conda的環(huán)境管理及知識點

#conda版本查看conda -Vconda --version

#更新 conda update conda #更新condaconda update anaconda #更新anacondaconda update anaconda-navigator #update最新版本的anaconda-navigator

# 查看已安裝的虛擬環(huán)境conda env list conda info -econda info --env

# conda -create -n env_name list_of_packages

# env_name是需要創(chuàng)建的環(huán)境名稱，list_of_packages是在新環(huán)境中需要安裝的工具包，有多個時用空格隔開

# 創(chuàng)建一個名為的環(huán)境，指定Python版本是3.5（conda會自動尋找3.5.x中的最新版本）

conda create -n xxxx python=3.5conda create --name xxxx python=3.5

conda activate xxxx #開啟xxxx環(huán)境conda deactivate #關(guān)閉環(huán)境

# 克隆環(huán)境，我想創(chuàng)建一個新環(huán)境BBB，完全克隆AAA的環(huán)境配置conda create -n BBB --clone AAA

# 刪除一個已有的環(huán)境conda remove -n xxxx --all

# 環(huán)境重命名# conda沒有重命名的命令，所以可以先 clone 一個環(huán)境，然后刪除原有的環(huán)境

Conda的包管理知識點

# 查看當前環(huán)境下已安裝的包conda list
# 查看某個指定環(huán)境（xxxxx）下已安裝的包conda list -n xxxxx
# 查找package信息，例如查找numpy包信息，會列numpy的所有版本conda search numpy
# 安裝package，安裝多個包用空格隔開# 如果不用-n指定環(huán)境名稱，則被安裝在當前活躍環(huán)境# 也可以通過-c指定通過某個channel安裝conda install -n xxxxx numpy pandas
# 更新packageconda update numpy           # 更新numpy（當前活躍的環(huán)境）  conda update -n xxxxx numpy  # 更新指定xxxxx環(huán)境下的numpyconda update python          # 假設(shè)當前環(huán)境是python3.4, conda會將python升級為3.4.x系列的最新版本
# 刪除環(huán)境packageconda uninstall numpyconda remove numpy           # 刪除numpy包（當前活躍的環(huán)境）conda remove -n xxxxx numpy  # 刪除xxxxx環(huán)境下的包

https://blog.csdn.net/qq654129588/article/details/79917515https://ask.csdn.net/questions/657580https://www.cnblogs.com/HongjianChen/p/8385547.htmlhttps://blog.csdn.net/qq_45100771/article/details/102868264https://blog.csdn.net/superjunenaruto/article/details/9539068

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Conda的環(huán)境管理及知識點

Conda的包管理知識點