在 Windows 7上安装 TensorFlow
2017-09-22 16:52
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之前一直听说TensorFlow很火,楼主一直想装个试试,无奈一直很忙,最近得空于是赶紧装了一个;过程当然是曲折的,好在折腾一天终于弄好了,现记录下过程~~
系统:Window 7 旗舰版 Service Pack 1 64位 (ps:盗版,你懂得~~~)
显卡:Intel
内存:16g
然后需要安装的东西有点多,希望大家有个心理准备:
JDK 1.8、Python 3.5.x (其他版本不支持)、Chocolatey(包管理器)、Bazel 、msys2 、Visual C++
ps:因为楼主是做Android的所以JDK已经装好了,关于JDK环境变量配置请自行百度~~
地址:https://chocolatey.org/
在Windows上安装tensorflow 首先需要集成Bazel 要集成Bazel 先得安装Chocolatey。
其实Chocolatey相当于Linux 里面apt-get,装完后在Windows下我们也可以通过命令行安装各种软件了~~方便的不要不要的。
安装过程也很简单:以管理员方式运行Cmd(快捷键 win + r),然后粘贴下面一段回车:
等安装完就好了,接着输入choco,正常返回就算成功了:
接着安装Bazel,直接在cmd下输入:
接着也是等待下载完成,期间需要确认下,输入“y”就行。
安装的时候也会安装Msys,下面会用到,就是一个M标志的窗口,安装目录在C盘tools文件夹下。
[b]二、配置环境[/b]
装完Bazel 后,接下来就是配置Bazel 环境了,这步比较重要;具体可以查看官网:Using Bazel on Windows
从官方可以知道Bazel的使用环境得是64位Windows 7或更高版本上。
Bazel是一个本机Windows二进制文件。从Windows命令提示符(cmd.exe)或从PowerShell运行它
接下来看楼主的配置步骤:
运行cmd(文中都是以管理员方式运行,后面就不会说了),输入:
在msys2 (就是一个M标志窗口)中输入:
等待安装完成即可
安装 JDK 1.8. (JDK 7 和 9不支持,这里请自行百度安装方法)
注意:在Windows命令提示符(cmd.exe)中设置的环境变量只能在该命令提示符会话中设置。如果您启动了一个新的cmd.exe,则需要重新设置变量。要在cmd.exe启动时始终设置变量,可以将它们添加到控制面板>系统属性>高级>环境变量…对话框中的用户变量或系统变量。
接下来安装
点击安装即可,注意这里一般我电脑是默认开着“梯子”,但是等了半天发现没有动静,关了“梯子”后 等一段时间就好了,安装都默认选中就好。
装完后需要在cmd中设置环境变量:
接着安装Windows SDK.
也是一顿默认三连击就行~~~
好了,到了这里Bazel所需的环境算是配置完毕了,至于官方下面还有关于测试demo的示例,这里就不测试了。有兴趣的自己下载后调试。
[b]三、安装Python[/b]
接下来安装Python,注意其他版本的Python 里面pip3 没有TensorFlow的包!!!
下载Python 3.5.2:https://www.python.org/downloads/release/python-352/
下载完直接双击安装,可以自定义路径也可以默认安装。下面有个添加环境变量记得点一下。
在添加环境变量这块楼主遇到个问题:虽然安装过程中会自动添加环境变量,但是当我在终端中使用pip3(安装tensorflow就是用这个)时却发现无法找到此命令!!!最后发现软件自动添加的是用户变量,这里我又在系统变量path中添加了下就好了。
[b]四、安装TensorFlow[/b]
终于到了安装TensorFlow,能到这里的算是快要修成正果了,加油接着干。这里是迈入伟大神经网络的关键一步了,是走上人生巅峰的……(哈哈,有点夸张了~~~)。
选择TensorFlow的版本
废话不多说这里我们先了解下选择TensorFlow的版本,如下之中选择一种来安装::
只支持 CPU 的 TensorFlow。如果你的系统不支持 NVIDIA® GPU, 你必须安装这个版本。这个版本的 TensorFlow 通常安装起来比较简单(一般 5 到 10分钟),所以即使你拥有 NVIDIA GPU,我们也推荐首先安装这个版本。
支持 GPU 的 TensorFlow. TensorFlow 在 GPU 上通常比在 CPU 上的执行的更快。所以如果你有符合如下要求的 NVIDIA® GPU 并且需要注重性能,可以随后安装这个版本。
ps: 这里楼主资源有限,电脑没有独显,所以只能装CPU的了~~~
GPU support TensorFlow 的 NVIDIA 需求
需要事先安装如下软件:
CUDA® Toolkit 8.0。详见 NVIDIA’s documentation。确保按照文档中描述的将 Cuda 相关路径加入到 %PATH% 环境变量中。
CUDA Toolkit 8.0 相关的 NVIDIA 驱动。
cuDNN v5.1。详见 NVIDIA’s documentation。注意:cuDNN 通常与其他 CUDA DLLs 安装的位置不同。确保将 cuDNN 库的安装目录加入到了%PATH%中。
CUDA Compute Capability 3.0 或更高的 GPU 芯片。支持的 GPU 芯片详见 NVIDIA documentation 。
确定如何安装 TensorFlow
有如下选择:
“native” pip
Anaconda
原生 pip 直接在系统中安装 TensorFlow,而不使用虚拟环境。 因为原生 pip 安装没有使用独立的容器隔离开,所以可能干扰其他基于Python的安装。 不过,如果你理解 pip 和 Python 环境,原生 pip 安装通常只需要一个命令! 如果使用原生 pip 安装,用户可在任何目录中执行 TensorFlow 程序。
在 Anaconda 中,你可以通过 conda 创建一个虚拟环境。 然而,我们推荐使用 pip install 安装 TensorFlow,而非conda install。
注意: conda 包是社区支持而非官方支持。也就是说 TensorFlow 团队没有测试也没有管理过 conda 包。 使用这个包需要自行承担风险。
原生 pip 安装:
TensorFlow 在 Windows 上支持 Python 3.5.x。 注意 Python 3.5.x 使用 pip3,我们用 pip3 来安装 TensorFlow。
在 cmd 中输入如下命令安装只支持 CPU 的 TensorFlow:
ps: pip3命令无法识别的看看楼上Python安装中的说明。
安装中图示
安装支持 GPU 的 TensorFlow,使用如下命令:
ps:楼主只安装了CPU版的,至于GPU的无法提供图了~~~
Anaconda 安装:
楼主使用的是pip安装,Anaconda 方式仅供参考;Anaconda 安装是社区支持,而非官方支持。
1. 按说明下载并安装 Anaconda: Anaconda download site
2. 建立一个 conda 环境,命名为 tensorflow,以便运行某个 Python 版本:
3. 激活 anaconda 环境:
4. 在你的 conda 环境中安装只支持 CPU 的 TensorFlow(写在一行):
前言:
在装之前我先说下我的配置,方便大家对号入座:系统:Window 7 旗舰版 Service Pack 1 64位 (ps:盗版,你懂得~~~)
显卡:Intel
内存:16g
然后需要安装的东西有点多,希望大家有个心理准备:
JDK 1.8、Python 3.5.x (其他版本不支持)、Chocolatey(包管理器)、Bazel 、msys2 、Visual C++
ps:因为楼主是做Android的所以JDK已经装好了,关于JDK环境变量配置请自行百度~~
步骤:
[b]一、安装Chocolatey[/b]地址:https://chocolatey.org/
在Windows上安装tensorflow 首先需要集成Bazel 要集成Bazel 先得安装Chocolatey。
其实Chocolatey相当于Linux 里面apt-get,装完后在Windows下我们也可以通过命令行安装各种软件了~~方便的不要不要的。
安装过程也很简单:以管理员方式运行Cmd(快捷键 win + r),然后粘贴下面一段回车:
@"%SystemRoot%\System32\WindowsPowerShell\v1.0\powershell.exe" -NoProfile -ExecutionPolicy Bypass -Command "iex ((New-Object System.Net.WebClient).DownloadString('https://chocolatey.org/install.ps1'))" && SET "PATH=%PATH%;%ALLUSERSPROFILE%\chocolatey\bin"
等安装完就好了,接着输入choco,正常返回就算成功了:
接着安装Bazel,直接在cmd下输入:
choco install bazel
接着也是等待下载完成,期间需要确认下,输入“y”就行。
安装的时候也会安装Msys,下面会用到,就是一个M标志的窗口,安装目录在C盘tools文件夹下。
[b]二、配置环境[/b]
装完Bazel 后,接下来就是配置Bazel 环境了,这步比较重要;具体可以查看官网:Using Bazel on Windows
从官方可以知道Bazel的使用环境得是64位Windows 7或更高版本上。
Bazel是一个本机Windows二进制文件。从Windows命令提示符(cmd.exe)或从PowerShell运行它
接下来看楼主的配置步骤:
运行cmd(文中都是以管理员方式运行,后面就不会说了),输入:
set BAZEL_SH=C:\msys64\usr\bin\bash.exe
在msys2 (就是一个M标志窗口)中输入:
pacman -Syuu git curl zip unzip
等待安装完成即可
安装 JDK 1.8. (JDK 7 和 9不支持,这里请自行百度安装方法)
注意:在Windows命令提示符(cmd.exe)中设置的环境变量只能在该命令提示符会话中设置。如果您启动了一个新的cmd.exe,则需要重新设置变量。要在cmd.exe启动时始终设置变量,可以将它们添加到控制面板>系统属性>高级>环境变量…对话框中的用户变量或系统变量。
接下来安装
Visual C++这里有两种方式,楼主安装的是Visual C++ Build Tools 2015 or later.
点击安装即可,注意这里一般我电脑是默认开着“梯子”,但是等了半天发现没有动静,关了“梯子”后 等一段时间就好了,安装都默认选中就好。
装完后需要在cmd中设置环境变量:
set BAZEL_VC=C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2017\BuildTools\VC
接着安装Windows SDK.
也是一顿默认三连击就行~~~
好了,到了这里Bazel所需的环境算是配置完毕了,至于官方下面还有关于测试demo的示例,这里就不测试了。有兴趣的自己下载后调试。
[b]三、安装Python[/b]
接下来安装Python,注意其他版本的Python 里面pip3 没有TensorFlow的包!!!
下载Python 3.5.2:https://www.python.org/downloads/release/python-352/
下载完直接双击安装,可以自定义路径也可以默认安装。下面有个添加环境变量记得点一下。
在添加环境变量这块楼主遇到个问题:虽然安装过程中会自动添加环境变量,但是当我在终端中使用pip3(安装tensorflow就是用这个)时却发现无法找到此命令!!!最后发现软件自动添加的是用户变量,这里我又在系统变量path中添加了下就好了。
[b]四、安装TensorFlow[/b]
终于到了安装TensorFlow,能到这里的算是快要修成正果了,加油接着干。这里是迈入伟大神经网络的关键一步了,是走上人生巅峰的……(哈哈,有点夸张了~~~)。
选择TensorFlow的版本
废话不多说这里我们先了解下选择TensorFlow的版本,如下之中选择一种来安装::
只支持 CPU 的 TensorFlow。如果你的系统不支持 NVIDIA® GPU, 你必须安装这个版本。这个版本的 TensorFlow 通常安装起来比较简单(一般 5 到 10分钟),所以即使你拥有 NVIDIA GPU,我们也推荐首先安装这个版本。
支持 GPU 的 TensorFlow. TensorFlow 在 GPU 上通常比在 CPU 上的执行的更快。所以如果你有符合如下要求的 NVIDIA® GPU 并且需要注重性能,可以随后安装这个版本。
ps: 这里楼主资源有限,电脑没有独显,所以只能装CPU的了~~~
GPU support TensorFlow 的 NVIDIA 需求
需要事先安装如下软件:
CUDA® Toolkit 8.0。详见 NVIDIA’s documentation。确保按照文档中描述的将 Cuda 相关路径加入到 %PATH% 环境变量中。
CUDA Toolkit 8.0 相关的 NVIDIA 驱动。
cuDNN v5.1。详见 NVIDIA’s documentation。注意:cuDNN 通常与其他 CUDA DLLs 安装的位置不同。确保将 cuDNN 库的安装目录加入到了%PATH%中。
CUDA Compute Capability 3.0 或更高的 GPU 芯片。支持的 GPU 芯片详见 NVIDIA documentation 。
确定如何安装 TensorFlow
有如下选择:
“native” pip
Anaconda
原生 pip 直接在系统中安装 TensorFlow,而不使用虚拟环境。 因为原生 pip 安装没有使用独立的容器隔离开,所以可能干扰其他基于Python的安装。 不过,如果你理解 pip 和 Python 环境,原生 pip 安装通常只需要一个命令! 如果使用原生 pip 安装,用户可在任何目录中执行 TensorFlow 程序。
在 Anaconda 中,你可以通过 conda 创建一个虚拟环境。 然而,我们推荐使用 pip install 安装 TensorFlow,而非conda install。
注意: conda 包是社区支持而非官方支持。也就是说 TensorFlow 团队没有测试也没有管理过 conda 包。 使用这个包需要自行承担风险。
原生 pip 安装:
TensorFlow 在 Windows 上支持 Python 3.5.x。 注意 Python 3.5.x 使用 pip3,我们用 pip3 来安装 TensorFlow。
在 cmd 中输入如下命令安装只支持 CPU 的 TensorFlow:
pip3 install --upgrade tensorflow
ps: pip3命令无法识别的看看楼上Python安装中的说明。
安装中图示
安装支持 GPU 的 TensorFlow,使用如下命令:
pip3 install --upgrade tensorflow-gpu
ps:楼主只安装了CPU版的,至于GPU的无法提供图了~~~
Anaconda 安装:
楼主使用的是pip安装,Anaconda 方式仅供参考;Anaconda 安装是社区支持,而非官方支持。
1. 按说明下载并安装 Anaconda: Anaconda download site
2. 建立一个 conda 环境,命名为 tensorflow,以便运行某个 Python 版本:
C:\> conda create -n tensorflow
3. 激活 anaconda 环境:
C:\> activate tensorflow (tensorflow)C:\> # 你的提示符应该发生变化
4. 在你的 conda 环境中安装只支持 CPU 的 TensorFlow(写在一行):
(tensorflow)C:\> pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.1.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl[/code]
5. 安装支持 GPU 的 TensorFlow(写在一行):(tensorflow)C:\> pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-1.1.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl[/code]
验证安装结果:
启动 terminal。
如果通过 Anaconda 安装,激活 Anaconda 环境。
启动 Python:
在 Python 交互式环境中输入:
如果系统输出如下,则安装成功:Hello, TensorFlow!
[b]常见安装问题[/b]
我们依靠 Stack Overflow 来编写 TensorFlow 安装问题及解决方案的文档。 如下表格包含了 Stack Overflow 上比较常见的安装问题的连接。 如果你遇到了不在列表中的新的错误信息或者其他安装问题,请在 Stack Overflow 上搜索。 如果搜索不到,请在 Stack Overflow 上提出一个新的问题,并打上 tensorflow 的标签。
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