一、 簡介

TensorFlow是一個基于數據流編程（dataflow programming）的符號數學系統，被廣泛應用于各類機器學習（machine learning）算法的編程實現，其前身是谷歌的神經網絡算法庫DistBelief。

Tensorflow擁有多層級結構，可部署于各類服務器、PC終端和網頁并支持GPU和TPU高性能數值計算，被廣泛應用于谷歌內部的產品開發和各領域的科學研究 。

TensorFlow由谷歌人工智能團隊谷歌大腦（Google Brain）開發和維護，擁有包括TensorFlow Hub、TensorFlow Lite、TensorFlow Research Cloud在內的多個項目以及各類應用程序接口（Application Programming Interface, API） [2] 。自2015年11月9日起，TensorFlow依據阿帕奇授權協議（Apache 2.0 open source license）開放源代碼 。

TensorFlow即可以支持CPU，也可以支持CPU+GPU。前者的環境需求簡單，后者需要額外的支持。

• TensorFlow是基于VC++2015開發的，所以需要下載安裝VisualC++ Redistributable for Visual Studio 2015 來獲取MSVCP140.DLL的支持。
• 下載并安裝anaconda
• 下載并安裝Python編譯器，以3.7X為例。

如果要安裝GPU版本（有N卡，即NVIDIA顯卡），需要以下額外環境：

0）有支持CUDA計算能力3.0或更高版本的NVIDIAGPU卡。

1）下載安裝CUDA Toolkit 8.0，并確保其路徑添加到PATH環境變量里；

2）下載安裝cuDNN v6或v6.1，并確保其路徑添加到PATH環境變量里；

3）CUDA8.0相關的NVIDIA驅動。

二、安裝

1.檢查Anaconda是否成功安裝：conda --version

2.檢測目前安裝了哪些環境：conda info --envs

3.檢查目前有哪些版本的python可以安裝：conda search --full-name python

4.安裝不同版本的python：conda create --name tensorflow python=3.7

5.按照提示，激活之：activate tensorflow

6.確保名叫tensorflow的環境已經被成功添加：conda info --envs

7.檢查新環境中的python版本：python --version

8.退出當前環境：deactivate

三、TensorFlow安裝

pip install tensorflow

驗證是否安裝成功：有三種方式

（1）直接在cmd中依次輸入python

然后鍵入

import tensorflow as tf
hello = tf.constant(‘Hello tensorfolw')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

結果：b'Hello tensorfolw',則安裝成功。

（1）在anaconda中的applications on 中選擇TensorFlow，然后launch Spyder

進入Spyder之后，輸入上面的代碼，然后點擊run.如在console中出現如下輸出b'Hello tensorfolw'，則安裝成功。

（3）在pycharm中輸入一下內容：

import tensorflow as tf

hello = tf.constant('Hello tensorfolw')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

如無誤也會出現一下內容

到此這篇關于TensorFlow的環境配置與安裝方法的文章就介紹到這了,更多相關TensorFlow環境配置與安裝內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！