详解TensorFlow在windows上安装与简单示例


Posted in Python onMarch 05, 2018

本文介绍了详解TensorFlow在windows上安装与简单示例,分享给大家,具体如下:

安装说明

平台:目前可在Ubuntu、Mac OS、Windows上安装

版本:提供gpu版本、cpu版本

安装方式:pip方式、Anaconda方式

Tips:

  1. 在Windows上目前支持python3.5.x
  2. gpu版本需要cuda8,cudnn5.1

安装进度

2017/3/4进度:
Anaconda 4.3(对应python3.6)正在安装,又删除了,一无所有了
2017/3/5进度:
Anaconda 4.3(对应python3.6)get
Anaconda中python3.5.2get
tensorflow1.0.0get

行文思路

在看别人教程时候总遇到些没见过的名词,让人望而生畏。
所以索性从名词解释开始。
然后讲述TensorFlow的安装和简单示例。
作为自己的笔记,
也希望像我一样的小白看到这篇教程能觉得做起来很顺畅!

CUDA

CUDA(Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构(ISA)以及GPU内部的并行计算引擎。 开发人员现在可以使用C语言来为CUDA™架构编写程序,C语言是应用最广泛的一种高级编程语言。所编写出的程序于是就可以在支持CUDA™的处理器上以超高性能运行。CUDA3.0已经开始支持C++和FORTRAN。
计算行业正在从只使用CPU的“中央处理”向CPU与GPU并用的“协同处理”发展。为打造这一全新的计算典范,NVIDIA™(英伟达™)发明了CUDA(Compute Unified Device Architecture,统一计算设备架构)这一编程模型,是想在应用程序中充分利用CPU和GPU各自的优点。现在,该架构已应用于GeForce™(精视™)、ION™(翼扬™)、Quadro以及Tesla GPU(图形处理器)上。
来自百度百科。

(所以我的A卡是用不成它的)

Anaconda

Anaconda是由Python提供支持的领先的开放数据科学平台。 Anaconda的开源版本是Python和R的高性能分发版本,包括超过100个用于数据科学的最流行的Python,R和Scala软件包。
来自Anaconda官方下载页面

具体使用见Anaconda官方教程,简单易懂!

Anaconda初步学习

0.下载Anaconda安装包:Anaconda官方下载地址

我下载的是Anaconda4.3.0For Windows 64bit(内置python3.6)

下载好了就安装,一直下一步。

1.检查Anaconda是否成功安装:conda --version

详解TensorFlow在windows上安装与简单示例 

(嘻嘻,第一步成功了,开心点)

2.检测目前安装了哪些环境:conda info --envs

详解TensorFlow在windows上安装与简单示例 

(只有一个呀!不怕,继续来!)

3.检查目前有哪些版本的python可以安装:conda search --full-name python

详解TensorFlow在windows上安装与简单示例 

(好多呀,要哪个呢?嘻嘻当然是python3.5啦)

4.安装不同版本的python:conda create --name tensorflow python=3.5

(猜想输入python=3.5版本后,系统会自动选择一个3.5.x的版本吧)

详解TensorFlow在windows上安装与简单示例 

(python3.5.3要不要?实验室服务器上是3.5.2,统一好啦!)

详解TensorFlow在windows上安装与简单示例 

(好啦,GO!)

详解TensorFlow在windows上安装与简单示例 

(嘻嘻!安好啦!又离成功近了一步!)

5.按照提示,激活之:activate tensorflow

详解TensorFlow在windows上安装与简单示例 

(嘻嘻它有了一顶小帽子~代表我的当前环境哦)

6.确保名叫tensorflow的环境已经被成功添加:conda info --envs

详解TensorFlow在windows上安装与简单示例 

(Bravo!)

7.检查新环境中的python版本:python --version

详解TensorFlow在windows上安装与简单示例 

(^^开心开心~)

8.退出当前环境:deactivate

详解TensorFlow在windows上安装与简单示例 

(小帽子掉了)

9.切换环境:activate tensorflow

详解TensorFlow在windows上安装与简单示例 

想切换到哪个环境就 activate哪个~

这篇文章既然是安装tensorflow的,当然要avtivate tensorflow!

小妖精!我来了!

PS:想了解更多请看Anaconda官方教程,简单易懂好上手!别乱搜网上的教程,没有官方教程看着清爽!

TensorFlow安装

本文是将tensorflow在原生windows系统上安装,

采用anocanda的安装方式,

安装的是cpu版本(嗯,作为AMD的显卡,掩面哭)

Anaconda 4.3.0.1(带有python3.6)

在Anaconda里面配了python3.5.2

下面是今天的主角!(噼里啪啦)

1.按照官网的指示:
pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.0.0-cp35-cp35m-win_x86_64.whl

详解TensorFlow在windows上安装与简单示例 

(好吧,先是打错,接下来又这样!我不知道该怎么办了(ㄒoㄒ)/~~)

2.另一种尝试:pip install tensorflow

详解TensorFlow在windows上安装与简单示例 

(划重点了,原来是这样子!我是AMD的卡,对应的不一样!)

3.确认tensorflow安装成功:

错误尝试:直接在cmd里面键入python,然后键入import tensorflow as tf

详解TensorFlow在windows上安装与简单示例 

(小伙子默认的是python3.6啊啊啊啊啊,要从anaconda进入刚刚装的那个python3.5里面哦!~)

正确尝试:进入Anaconda Prompt-python里面,进入安装的名叫tensorflow的环境(我们装的python3.5.2记得吗?~),键入python,然后再键入import tensorflow as tf

在这里可以找到Anaconda Prompt-python:

详解TensorFlow在windows上安装与简单示例 

详解TensorFlow在windows上安装与简单示例

打开Anaconda Navigator(开始菜单->Anaconda 3->Anaconda Navigator),搞一个spyder玩,点击spyder下面的“install”,安装好就变成“Launch”了,点击就可以进去了。

详解TensorFlow在windows上安装与简单示例

在spyder里对tensorflow说Hello!

详解TensorFlow在windows上安装与简单示例

输出:

详解TensorFlow在windows上安装与简单示例 

(嘿嘿嘿哈哈哈我感觉我好像成功了!!!你呢?~~)

参考tensorflow官方文档,请上英文官网,中文社区似乎没有更新windows上的安装

TensorFlow例程上手

装了个新东西,我们先把它用起来吧!

概念什么的跑完第一个小程序再看!

找点成就感才好继续下去!

示例来源:MINIST For ML Beginners

MINST数据集:

  1. 55000训练集,10000测试集,5000验证集
  2. 每张图片都是28pixels*28pixels

代码:

#获得数据集
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)

import tensorflow as tf

#输入图像数据占位符
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])

#权值和偏差
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))

#使用softmax模型
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)

#代价函数占位符
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])

#交叉熵评估代价
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1]))

#使用梯度下降算法优化:学习速率为0.5
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)

#Session
sess = tf.InteractiveSession()

#初始化变量
tf.global_variables_initializer().run()

#训练模型,训练1000次
for _ in range(1000):
 batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
 sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})

#计算正确率
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1))

accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))

print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}))

运行结果:输出显示得到模型的准确率

详解TensorFlow在windows上安装与简单示例

结语

昨天花费了大半天部署环境,不但一无所获且搞得焦头烂额。今天再战,索性边做边写,好像和旁边的人在聊天一样。嗯,心情愉悦的时候容易做出东西。时间很宝贵,但还是希望你的学习曲线不要太陡峭,希望你能愉快地走进新领域。

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持三水点靠木。

Python 相关文章推荐
在Python中使用zlib模块进行数据压缩的教程
Jun 26 Python
python打包生成的exe文件运行时提示缺少模块的解决方法
Oct 31 Python
Python爬虫 urllib2的使用方法详解
Sep 23 Python
Python Gluon参数和模块命名操作教程
Dec 18 Python
python 串口读取+存储+输出处理实例
Dec 26 Python
使用TensorFlow-Slim进行图像分类的实现
Dec 31 Python
关于python pycharm中输出的内容不全的解决办法
Jan 10 Python
Python获取二维数组的行列数的2种方法
Feb 11 Python
基于Python数据分析之pandas统计分析
Mar 03 Python
Django实现将views.py中的数据传递到前端html页面,并展示
Mar 16 Python
使用keras和tensorflow保存为可部署的pb格式
May 25 Python
浅谈多卡服务器下隐藏部分 GPU 和 TensorFlow 的显存使用设置
Jun 30 Python
python 中if else 语句的作用及示例代码
Mar 05 #Python
运用TensorFlow进行简单实现线性回归、梯度下降示例
Mar 05 #Python
tf.truncated_normal与tf.random_normal的详细用法
Mar 05 #Python
用tensorflow搭建CNN的方法
Mar 05 #Python
利用TensorFlow训练简单的二分类神经网络模型的方法
Mar 05 #Python
python使用Pycharm创建一个Django项目
Mar 05 #Python
python爬虫基本知识
Mar 05 #Python
You might like
php和javascript之间变量的传递实现代码
2012/12/19 PHP
理解PHP中的stdClass类
2014/04/18 PHP
php对包含html标签的字符串进行截取的函数分享
2014/06/19 PHP
IE autocomplete internet explorer's autocomplete
2007/06/30 Javascript
IE6,IE7下js动态加载图片不显示错误
2010/07/17 Javascript
基于JQuery实现CheckBox全选全不选
2011/06/27 Javascript
js对象继承之原型链继承实例
2015/01/10 Javascript
AngularJS教程 ng-style 指令简单示例
2016/08/03 Javascript
jQuery命名空间与闭包用法示例
2017/01/12 Javascript
JS实现分页浏览横向图片(类轮播)实例代码
2017/11/06 Javascript
javaScript字符串工具类StringUtils详解
2017/12/08 Javascript
详解Vue项目编译后部署在非网站根目录的解决方案
2018/04/26 Javascript
微信小程序 如何获取网络状态
2019/07/26 Javascript
Vue export import 导入导出的多种方式与区别介绍
2020/02/12 Javascript
Python实现抓取页面上链接的简单爬虫分享
2015/01/21 Python
简单介绍Python中的decode()方法的使用
2015/05/18 Python
python网络编程之数据传输UDP实例分析
2015/05/20 Python
python中偏函数partial用法实例分析
2015/07/08 Python
win系统下为Python3.5安装flask-mongoengine 库
2016/12/20 Python
python装饰器简介---这一篇也许就够了(推荐)
2019/04/01 Python
python装饰器常见使用方法分析
2019/06/26 Python
基于python检查矩阵计算结果
2020/05/21 Python
Python docutils文档编译过程方法解析
2020/06/23 Python
Python常用库Numpy进行矩阵运算详解
2020/07/21 Python
快速实现一个简单的canvas迷宫游戏的示例
2018/07/04 HTML / CSS
比利时的在线灯具店:Lampen24.be
2019/07/01 全球购物
面向对象编程是如何提高软件开发水平的
2014/05/06 面试题
应届毕业生的个人自我鉴定
2013/10/24 职场文书
顶岗实习接收函
2014/01/09 职场文书
函授毕业自我鉴定
2014/02/04 职场文书
2014年迎新年活动方案
2014/02/19 职场文书
银行奉献演讲稿
2014/09/16 职场文书
2014年英语工作总结
2014/12/20 职场文书
2015年小学数学教研组工作总结
2015/05/21 职场文书
2016年第二十届“母亲节暨幸福工程救助贫困母亲活动日”活动总结
2016/04/06 职场文书
CSS3实现的3D隧道效果
2021/04/27 HTML / CSS