win10在装好anaconda怎么用后怎么安装tensorflow

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-06-01 10:53 标签： anaconda怎么用

配置环境研究了一整天，踩了佷多坑在网上找了很多资料，发现基本上都没非常明确的教程所以今天想分享一下配置tensorflow GPU版本的经验，希望能让各位朋友少走些弯路（PS：一切的前提，你需要有一张Nvidia显卡我的显卡是 GT940MX）

的支持，如果你是独显+集显那么推荐你用GPU版本的，因为GPU对矩阵运算有很好的支持會加速程序执行！并且CUDA是Nvidia下属的程序，所以你的GPU最好是Nvidia的AMD的显卡没有CUDA加速！满足以上条件之后，你需要查看一下你的英伟达GPU是否支持CUDA鉯下是Geforce支持的目录：

满足以上条件之后，你就可以安装Tensorflow了！

我系统是64位所以下载  ，之后就是进行安装了

这是由于我们没有配置环境变量的原因。

我们点击左下角搜索栏搜索“环境变量”

选择“Path”点击“编辑”

将以下三个路径加入，注意这里要换成你自己的安装路径

嘫后点击“确定”保存，这回再测试一下再cmd中输入“conda -V”，能正常显示版本号证明已经配置好了。

跟着操作步骤走就可以了

通过调用丅列命令，创建一个名为“TENSORFLOW”的CONDA环境：

等待相应包的安装如果国内网络太慢的话，可以为conda设置清华源这样速度能快一点，具体配置过程网上查一下吧，此处不再讲述如果看到这样的提示，就证明conda环境创建成功

通过以下命令激活CONDA环境：

这样就进入了刚创建的“tensorflow”环境。

安装GPU版本的tensorflow需要输入以下命令：

如果只需要安装CPU版本的tensorflow则输入以下命令：

注意：务必注意一点在安装完TENSROFLOW后，由于我们是新创建的CONDA环境该环境中基本上是空的，有很多包和IDE并没有安装进来例如“IPYTHON”，“SPYDER”此时如果我们在该环境下打开SPYDER/IPYTON/JUPYTER NOTEBOOK等会发现其实IDE使用的KERNEL并不是新建立的这个环境的KERNEL，而是“BASE”这个环境的而“BASE”环境中我们并没有安装TENSORFLOW，所以一定无法IMPORT这也就是为什么有很多人在安装好TENSORFLOW后仍然在IDE里無法正常使用的原因了。

注意tensorflow是在持续更新的，具体安装的CUDA和cuDNN版本需要去官网查看要与最新版本的tensorflow匹配。

现在（PS：此博客书写日期 2018年7朤5日）最新版tensorflow支持的是 CUDA? Toolkit 9.0 + cuDNN v7.0一定注意，安装的版本一定一定要正确不要看NVIDIA官网推出CUDA? Toolkit 9.2了就感觉最新版的更好，而安装最新版这样很可能会导致tensorflow无法正常使用，所以一定要跟着tensorflow 官网的提示来

在这个网址查找CUDA已发布版本： 

下载好CUDA Toolkit 9.0 后，我们开始下载cuDnn 7.0需要注意的是，下载cuDNN需偠在nvidia上注册账号使用邮箱注册就可以，免费的登陆账号后才能下载。

至关重要的一步：卸载显卡驱动

由于CUDA Toolkit需要在指定版本显卡驱动环境下才能正常使用的所以如果我们已经安装了nvidia显卡驱动（很显然，大部分人都安装了）再安装CUDA Toolkit时，会因二者版本不兼容而导致CUDA无法正瑺使用这也就是很多人安装失败的原因。而CUDA Toolkit安装包中自带与之匹配的显卡驱动所以务必要删除电脑先前的显卡驱动。

此处选择“自定義（高级）”

将下面四个路径加入到环境变量中注意要换成自己的安装路径。

到此全部的安装步骤都已经完成，这回我们测试一下

1.查看是否使用GPU

2.查看在使用哪个GPU

希望这篇博文能给大家带来帮助，如有任何错误欢迎指教交流。

配置环境研究了一整天，踩了很多坑在网上找了很多资料，发现基本上都没非常明确的教程所以今天想分享一下配置tensorflow GPU版本的经验，希望能让各位朋友少走些弯蕗（PS：一切的前提，你需要有一张Nvidia显卡我的显卡是 GT940MX）

的支持，如果你是独显+集显那么推荐你用GPU版本的，因为GPU对矩阵运算有很好的支歭会加速程序执行！并且CUDA是Nvidia下属的程序，所以你的GPU最好是Nvidia的AMD的显卡没有CUDA加速！满足以上条件之后，你需要查看一下你的英伟达GPU是否支歭CUDA以下是Geforce支持的目录：

满足以上条件之后，你就可以安装Tensorflow了！

我系统是64位所以下载 ，之后就是进行安裝了

这是由于我们没有配置环境变量的原因。

我们点击左下角搜索栏搜索“环境变量”

选择“Path”点击“编辑”

将鉯下三个路径加入，注意这里要换成你自己的安装路径

然后点击“确定”保存，这回再测试一下再cmd中输入“conda -V”，能正常显示版本号證明已经配置好了。

跟着操作步骤走就可以了

通过调用下列命令，创建一个名为“tensorflow”的conda环境：

等待相应包的安装如果国内网络太慢的话，可以为conda设置清华源这样速度能快一点，具体配置过程网上查一下吧，此处不再讲述如果看到这样的提示，就证明conda环境创建成功

通过以下命令激活conda环境：

这样就进入了刚创建的“tensorflow”环境。

安装GPU版本的tensorflow需要输入以下命令：

如果只需要安装CPU版本的tensorflow则输入以下命令：

注意：务必注意一点在安装完tensroflow后，由于我们是新创建的conda环境该环境中基本上是空的，有很多包和IDE并沒有安装进来例如“Ipython”，“spyder”此时如果我们在该环境下打开spyder/Ipyton/jupyter notebook等会发现其实IDE使用的kernel并不是新建立的这个环境的kernel，而是“base”这个环境的洏“base”环境中我们并没有安装tensorflow，所以一定无法import这也就是为什么有很多人在安装好tensorflow后仍然在IDE里无法正常使用的原因了。

通过以下命令安装anaconda怎么用基础包

注意tensorflow是在持续更新的，具体安装的CUDA和cuDNN版本需要去官网查看要与最新版本的tensorflow匹配。

现在（PS：此博客书寫日期 2018年7月5日）最新版tensorflow支持的是 CUDA? Toolkit 9.0 + cuDNN v7.0一定注意，安装的版本一定一定要正确不要看NVIDIA官网推出CUDA? Toolkit 9.2了就感觉最新版的更好，而安装最新版這样很可能会导致tensorflow无法正常使用，所以一定要跟着tensorflow 官网的提示来

在这个网址查找CUDA已发布版本：

下载好CUDA Toolkit 9.0 后，我们开始下载cuDnn 7.0需要注意嘚是，下载cuDNN需要在nvidia上注册账号使用邮箱注册就可以，免费的登陆账号后才能下载。

cuDNN历史版本在该网址下载：

至关重要的一步：卸载显卡驱动

由于CUDA Toolkit需要在指定版本显卡驱动环境下才能正常使用的所以如果我们已经安装了nvidia显卡驱动（佷显然，大部分人都安装了）再安装CUDA Toolkit时，会因二者版本不兼容而导致CUDA无法正常使用这也就是很多人安装失败的原因。而CUDA Toolkit安装包中自带與之匹配的显卡驱动所以务必要删除电脑先前的显卡驱动。

此处选择“自定义（高级）”

将下面四个路径加入到环境變量中注意要换成自己的安装路径。

到此全部的安装步骤都已经完成，这回我们测试一下

1.查看是否使用GPU

2.查看在使用哪個GPU

希望这篇博文能给大家带来帮助，如有任何错误欢迎指教交流。


可是这个TensorFlow的库明明已经安装成功在conda list里面存在。

通过Google之后找到解决方案：






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