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在Windows下安装TensorFlow和Keras

2023-05-16

在Windows下安装TensorFlow和Keras

  • 1 安装 Anaconda3-5.1.0-Windows-x86_64.exe，之前用的版本，也可以下载更新的版本。 绝大多数都选用默认选项即可，遇到下图所示的把两个都勾选就可以了
  • 2. 在开始菜单里，找到 Anaconda3（64-bit），右键 Anaconda Prompt 以管理员权限打开。
  • 3. 启动 Anaconda 后，需要安装各种软件包，而目前国内的网络相对还是比较封闭，很多境外站点的映像还都无法顺利下载，那么首先要做的就是更新软件默认的下载映像，目前可用的是清华的映像，但也不保证以后都一直好用，如下所示
  • 4. 建立 TensorFlow 的 Anaconda 虚拟环境
    • 1) 建立工作目录
    • 2) 建立 TensorFlow Anaconda 虚拟环境
  • 5. 启动 Anaconda 虚拟环境
  • 6. 安装 TensorFlow
  • 7. 安装 Keras
  • 8. 启动 Jupyter Notebook
  • 9. 建立新的 Notebook
  • 10. 导入 TensorFlow 模块并查看 TensorFlow 的版本
  • 12 保存并关闭 Notebook
  • 13. 打开之前保存的 Notebook
  • 14关闭 Jupyter 浏览器和 Jupyter Notebook
  • 15. 关闭 TensorFlow 的 Anaconda 虚拟环境

学习深度学习最简单的方式就是以Anaconda安装，安装TensorFlow 必须安装Python，
而安装 python 最简单的方式就是使用软件包来安装。Anaconda 是一个 Python 的发行
版，其中包含大量的标准数学和科学计算软件包。安装 Anaconda 软件包时会同时安装
很多软件包，包括 Jupyter Notebook， Numpy， SciPy， Matplotlib， Pandas 这 5 个
用于数据分析，科学计算的常用软件包。

1 安装 Anaconda3-5.1.0-Windows-x86_64.exe，之前用的版本，也可以下载更新的版本。 绝大多数都选用默认选项即可，遇到下图所示的把两个都勾选就可以了

anaconda历史版本下载

3.5.3.0版本
链接：https://pan.baidu.com/s/1dQSvpJmSlLEvTpClgbCOvA
提取码：9l42
最好安装在默认文件夹下，否则后面会出现找不到包路径问题
在这里插入图片描述
此外，在安装的过程中如果提示安装 VS，则最好将 VS 也一并安装，如果提示未联网则
选择忽略就可以。

2. 在开始菜单里，找到 Anaconda3（64-bit），右键 Anaconda Prompt 以管理员权限打开。

在这里插入图片描述

3. 启动 Anaconda 后，需要安装各种软件包，而目前国内的网络相对还是比较封闭，很多境外站点的映像还都无法顺利下载，那么首先要做的就是更新软件默认的下载映像，目前可用的是清华的映像，但也不保证以后都一直好用，如下所示

在这里插入图片描述
在命令行下输入如下指令切换到清华大学映像，并再确认使用这个映像。

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ 
conda config --set show_channel_urls yes

删除镜像

conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

很无奈不能用了，找到更新一下
阿里镜像亲测可以，就是慢一点

4. 建立 TensorFlow 的 Anaconda 虚拟环境

为什么要使用 Anaconda 虚拟环境安装 TensorFlow，这是因为在一台计算机中，我们通
常需要安装很多软件，但每个软件所需要的 Python 的关联模块或版本都不相同，这就
可能造成兼容性冲突，其中在某个应用下安装的部分模块没有问题，但是换成另外一个
应用再安装模块可能导致之前的模块不好用，为了解决这个问题，我们可以使用
Anaconda 虚拟环境来安装，让网站框架与 TensorFlow 分别安装在不同的虚拟环境中，
这样就不会有版本不一致的冲突了，就好像我们在电脑上安装了多个虚拟机的操作系统
一样，大家相安无事互不干扰。
此外，CPU 和 GPU 训练所需的 TensorFlow 也不一样，有了虚拟环境就可以同时保留两
个版本的 TensorFlow 了。

1) 建立工作目录

在命令行下建立并切换到工作目录
md \pythonwork
cd \pythonwork

2) 建立 TensorFlow Anaconda 虚拟环境

conda create --name tensorFlow python=3.6.4 anaconda
其中：
conda create 是建立虚拟环境
–name tensorFlow 是建立虚拟环境的名字，也可以任意其他名字
python=3.6.4 是选用 python 的版本，命令行下敲入 python 可以查看版本
anaconda：当加入此命令选项，建立虚拟环境时，也会同时安装其他 python 软件
包 Jupyter Notebook， Numpy， SciPy， Matplotlib， Pandas 等，如果没有此选
项就会建立一个空的虚拟环境，必须由用户自己再逐个安装其他软件包。
在这里插入图片描述
按下 Y 键，就开始安装 Anaconda 虚拟环境，并安装各个软件包。如下所示：
在这里插入图片描述

5. 启动 Anaconda 虚拟环境

建立 TensorFlow 的 Anaconda 虚拟环境后，就可以启动这个虚拟环境了。在命令提示
符窗口下输入下列命令：
activate tensorFlow
其中 tensorFlow 是之前建立虚拟环境的名字。
在这里插入图片描述
命令提示符中出现 tensorFlow 表示已经启动 tensorFlow 虚拟环境了。

6. 安装 TensorFlow

之前更新完映像后，执行如下指令下载 TensorFlow
pip install tensorflow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
如果提示 pip 版本过低，使用下面指令更新 pip，否则无法正确安装 TensorFlow
python -m pip install --upgrade pip -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
如果不成功多尝试几次下载指令，如果实在不行就只能翻墙下载了。

7. 安装 Keras

安装完 TensorFlow 后安装 Keras，指令如下所示：
pip install keras -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

8. 启动 Jupyter Notebook

Jupyter Notebook 具备交互式界面，在建立 TensorFlow 和 Anaconda 虚拟环境时，也
同时安装了 Jupyter Notebook，所以不需要特意的安装 Jupyter Notebook，直接启动就
可以了。
切换到工作目录，后续 Jupyter Notebook 读取与存盘都会在此工作目录下。确认已经
启动 TensorFlow 的 Anaconda 虚拟环境，因为我们之前已经安装 TensorFlow 和 Keras
是在虚拟环境中，如果尚未启动这个虚拟环境就打开 Jupyter Notebook，那么执行
TensorFlow 与 Keras 程序会出现 ModuleNotFounError 错误。
cd \pythonwork ---------------- 之前已经创建了
activate tensorFlow
jupyter notebook
在这里插入图片描述

9. 建立新的 Notebook

在这里插入图片描述
新建 Jupyter Notebook 后会打开浏览器新的页面，默认名称是 Untitled，可以通过单击
Untitled 来修改 Notebook 的名称。
在这里插入图片描述

10. 导入 TensorFlow 模块并查看 TensorFlow 的版本 

import tensorflow as tf 
tf.__version__

==(注意是双下划线) ==
在这里插入图片描述
11. 导入 Keras 模块并查看 Keras 的版本

import keras 
keras.__version__

在这里插入图片描述

因为已经同时安装了 Keras 与 TensorFlow，所以导入 Keras 模块后，我们可以看到 Keras
自动以 TensorFlow 作为 Backend。

12 保存并关闭 Notebook

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

13. 打开之前保存的 Notebook

回到 Jupyter 网页，可以看到之前保存的 Test1.ipynb，如果要再次打开这个 Notebook，
单击即可。
在这里插入图片描述

14关闭 Jupyter 浏览器和 Jupyter Notebook

在这里插入图片描述
关闭浏览器后，回到命令提示符窗口，按下 Ctrl+C 组合键即可关闭 Jupyter Notebook。
在这里插入图片描述

15. 关闭 TensorFlow 的 Anaconda 虚拟环境

执行如下指令直接退出：
deactivate
在这里插入图片描述

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