tensorflow的安装(要注意版本哦)
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🌟本文由卿云阁原创!
🌠本阶段属于练气阶段,希望各位仙友顺利完成突破
📆首发时间:🌹2021年3月12日🌹
✉️希望可以和大家一起完成进阶之路!
🙏作者水平很有限,如果发现错误,请留言轰炸哦!万分感谢!
目录
🍈 一、TensorFlow的介绍
1. TensorFlow 是什么
是一个深度学习库,由 Google 开源,可以对定义在 Tensor(张量)上的函数自动求导。
Tensor(张量)意味着 N 维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow即为张量从图的一端流动到另一端。
它的一大亮点是支持异构设备分布式计算,它能够在各个平台上自动运行模型,从电话、单个CPU / GPU到成百上千GPU卡组成的分布式系统。
支持CNN、RNN和LSTM算法,是目前在 Image,NLP 最流行的深度神经网络模型。
2. 为什么需要 TensorFlow 等库
深度学习通常意味着建立具有很多层的大规模的神经网络。
除了输入X,函数还使用一系列参数,其中包括标量值、向量以及最昂贵的矩阵和高阶张量。
在训练网络之前,需要定义一个代价函数,常见的代价函数包括回归问题的方差以及分类时候的交叉熵。
训练时,需要连续的将多批新输入投入网络,对所有的参数求导后,代入代价函数,从而更新整个网络模型。
这个过程中有两个主要的问题:1. 较大的数字或者张量在一起相乘百万次的处理,使得整个模型代价非常大。2. 手动求导耗时非常久。
所以 TensorFlow 的对函数自动求导以及分布式计算,可以帮我们节省很多时间来训练模型。
查看python版本
python --version
🍉二. TensorFlow的安装
1.电脑已安装Anaconda
2.看一下自己有没有NVIDIA的GPU(非常重要!!)
打开任务管理器或设备管理器,查看GPU 0或GPU 1是否为NVIDIA
必须是NVIDIA的显卡才能装CUDA!其他品牌的GPU不能用来加速,不要装CUDA!
没有NVIDIA的GPU看这里:(安装cpu版本)
(1)升级pip版本
pip -V
遇到问题看着几篇文章
(4条消息) 解决distributed 1.21.8 requires msgpack, which is not installed错误_sunmingyang1987的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/sunmingyang1987/article/details/102972903?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522164709500516780264098173%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334..%2522%257D&request_id=164709500516780264098173&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~sobaiduend~default-1-102972903.article_score_rank&utm_term=distributed+1.21.8+requires+msgpack%2C+which+is+not+installed.&spm=1018.2226.3001.4187 (4条消息) python -m pip install --upgrade pip命令出错,无法升级pip_zb_tjw的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/qq_32239767/article/details/104757874?ops_request_misc=&request_id=&biz_id=102&utm_term=python%20-m%20pip%20install%20--upgrad&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~sobaiduweb~default-0-104757874.nonecase&spm=1018.2226.3001.4187
python -m pip install --upgrade pip
(2)如果没有NVIDIA的GPU,执行(这一步是安装tensorflow,tensorflow是深度学习开发框架):
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow==1.15
如果还报超时错,
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --default-timeout=100 tensorflow==1.15
如果仍然报超时错,
就在凌晨3点~早上7点之间安装
(3)验证一下:Python环境下(anaconda prompt下键入:python(回车))出现>>>,然后键入import tensorflow,若没有报错,则安装基本正确。
🍊三,查看TensorFlow的版本以及安装路径
查看TensorFlow的版本以及安装路径
进入到Python环境
import tensorflow as tf tf.__version__ # 查看版本 tf.__path__ # 查看安装路径
升级到最新:
CPU版本:
pip install --upgrade tensorflow
GPU版本:
pip install --upgrade tensorflow-gpu
tensorflow2.0的安装
pip install --user tensorflow==2.0.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
卸载已经安装的tensorflow:输入y,卸载即可。
pip uninstall tensorflow
一定要注意版本像这种错误很可能就是因为版本问题,可以下载新版的tensorflow.
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