Windows系统安装Tensorflow教程及测试是否安装成功代码

2023-11-01 16:55| 来源: 网络整理| 查看: 265

本文所示教程针对于windows系统和pip安装方法，其他系统的安装可以参考Tensorflow官网：https://www.tensorflow.org/install。

一、使用Pip在Windows系统安装TensorFlow如下：系统要求 Python 3.6–3.9 若要支持 Python 3.9，需要使用 TensorFlow 2.5 或更高版本。若要支持 Python 3.8，需要使用 TensorFlow 2.2 或更高版本。pip 19.0 或更高版本（需要 manylinux2010 支持）Ubuntu 16.04 或更高版本（64 位）macOS 10.12.6 (Sierra) 或更高版本（64 位）（不支持 GPU） macOS 要求使用 pip 20.3 或更高版本Windows 7 或更高版本（64 位）适用于 Visual Studio 2015、2017 和 2019 的 Microsoft Visual C++ 可再发行软件包GPU 支持需要使用支持 CUDA® 的卡（适用于 Ubuntu 和 Windows）必须使用最新版本的 pip，才能安装 TensorFlow 2。 1. 在系统上安装Python开发环境

建议安装Pycharm和Python3.6以上版本，将Pycharm和Python路径放到同一文件夹中，方便后续配置各种库环境。具体Python和Pycharm安装教程，详见Download Python | Python.org，具体教程可参考https://blog.csdn.net/m0_46738467/article/details/113769254，博主的教程非常细致。

2. 调出终端窗口

终端窗口有哪些：

1. cmd 窗口 --- 系统内置；2. powershell 窗口 --- 系统内置；3. Git --- 安装Git才有...

如何打开终端窗口：

Windows 系统快速打开终端的三种方式：

1. 打开cmd：

windows + R，打开运行窗口，输入cmd，回车（推荐）

文件夹窗口，地址栏位置，输入 cmd ，回车

2. 打开 powershell

文件夹窗口，地址栏位置，（文件资源管理器）输入 powershell ，回车

在文件夹空白处，按住 shift 不放，鼠标右键，选择“在此处打开powershell窗口”

3. 打开 Git

在文件夹空白处，鼠标右键，选择 “Git Bash Here”

3. 创建虚拟环境（针对Windows系统！）

以cmd为例，创建一个新的虚拟环境，方法是选择 Python 解释器并创建一个 .\venv 目录来存放它，将以下代码复制到cmd终端窗口：

python -m venv --system-site-packages .\venv

激活虚拟环境：

.\venv\Scripts\activate

在不影响主机系统设置的情况下，在虚拟环境中安装软件包。首先升级 pip：

pip install --upgrade pip pip list # show packages installed within the virtual environment

之后退出虚拟环境：

deactivate # don't exit until you're done using TensorFlow 4.安装 TensorFlow pip 软件包

在虚拟环境中安装：（复制以下命令到cmd窗口中）

pip install --upgrade tensorflow

在系统中安装：（复制以下命令到cmd窗口中）

pip3 install --user --upgrade tensorflow # install in $HOME

验证安装效果，复制以下代码到终端：

虚拟环境：

python -c "import tensorflow as tf;print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

系统安装：

python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

如果系统返回了张量，如下图所示，则意味着安装成功

二、在Pycharm中验证是否成果安装TensorFlow

新建文件夹，输入以下代码：

import tensorflow as tf tf.compat.v1.disable_eager_execution() hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') sess = tf.compat.v1.Session() print(sess.run(hello))

如果输出结果为：

则证明已成功安装Tensorflow。

安装Tensorflow还有一些其他的容器，比如利用Docker等。祝大家安装顺利，总体来说Tensorflow安装比Pytorch顺利了很多，前期一定要把Pycharm和Python的路径以及版本一次性安装设定好，会为以后的环境配置节省很多工作。

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