人工智能环境搭建-TensorFlow

 



人工智能环境搭建-TensorFlow

1.Python的安装

推荐安装anaconda包（内含有多种常用的python包）

下载地址：https://www.anaconda.com/download/

 

推荐安装python3.6版本的anaconda。（安装在默认地址）

 2. TensorFlow环境搭建

2.1 推荐普通笔记本安装CPU版本的 TensorFlow

2.1.1在线安装以管理员身份打开AnacondaPrompt(敲黑板，重点)

2.2.Tensorflow环境搭建

2.2.1 方法1，使用python的pip命令 ，在线安装1.4.0版本

pip install tensorflow==1.4.0

2.2.2.方法2.离线安装

在相关网站下载tensorflow  1.4.0 的安装包(https://pypi.org/project/tensorflow/1.4.0/)，

使用 pip install “安装包路径” 完成安装

2.Tensorflow环境搭建

2.2 高性能NVidia显卡可以安装GPU版本TensorFlow

2.2.1需安装cuda8，配置cudnn6

下载Cuda8，然后安装

 

 

 

 

安装完cuda后。需下载cudnn进行配置

 

配置cuda方法

• 很简单，将cudnn文件解压，将其中的bin文件夹中的文件复制到对应的cuda安装路径中的bin文件夹中，同理，将include ,lib文件夹中的文件也复制到对应的文件中去，完成cuda的配置

• 如何检验cuda是否配置好了呢？

   安装tensorflow-gpu检验cuda环境

• 

  同样的方法，安装tensorflow-gpu-1.4.0

   看能否导入tensorflow包，检验搭建成功与否

  在python命令行下输入 import tensorflow，如果正确执行，就说明tensorflow安装无误

   Python编译环境推荐使用PyCharm

  相关资源下载

• tensorflow下载链接

• https://pypi.org/project/tensorflow/1.4.0/

• https://pypi.python.org/pypi/tensorflow-gpu/1.4.0

• https://blog.csdn.net/jacke121/article/details/78870689

• Cuda

• https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

• Cudnn

• https://developer.nvidia.com/cudnn

   

   

• Dlib-python

• Https://pypi.org/simple/dlib/

• Opencv-python

• https://pypi.org/project/opencv-python/

• Python的非官方包下载

  https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs