windows7 64位系统安装CPU版本TensorFlow（anaconda3.6） - Scarlett.H - 博客园
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1&下载anaconda3.6，https://www.anaconda.com/download/，选择64位的anaconda3.6，安装时候，路径可以自定义，但是要选择把路径添加到环境变量。
win+r打开dos，输入conda --version,若是显示如下，则anaconda安装成功
2&在anaconda环境中安装tensorFlow。
& &《1》需要创建一个conda环境，--n是--name的意思，这个环境的名字是tensorflow，可以根据自己的需要设置其他的名字，比如python35，anaconda的默认python是3.6的，若是要使用python 3.5安装tensorflow，则可以使用如下方法。
C:\Users\hanxiaofen& conda create -n tensorflow python=3.5.2（若是python=3.5，则是使用的python3.5的最高版本安装的，若是python=3.5.2，这是使用python3.5.2进行安装）
& 使用conda info --envs
《2》激活conda环境,或者从python3.6环境要切换到tensorflow环境中，也需要这样激活一下
C:\Users\hanxiaofen&activate tensorflow（tensorflow是《1》步骤，自己定义的名字）激活conda环境后，就会到tensorflow的环境中，显示如下环境(tensorflow) C:\Users\hanxiaofen&《3》在tensorflow环境中，执行python命令，会看到tensorflow中的python是3.5.2版本的
& 《4》pip安装tensorslow : &
　　import导入tensorflow。
《5》quit(),从tensorflow的环境中退出python，到tensorflow的环境下。
《6》tesorflow环境和python3.6环境进行切换，使用deactivate
&《7》在anaconda环境下，会看到python是3.6.2版本，而tensorflow环境下，python版本是python3.5.2。
《8》以下是在anaconda环境下显示已经存在的库（我只截取了部分的库），其中包括numpyt,scikit-learn,scipy,pandas等进行数据科学的库。
以下是在tensorflow环境下，显示了有哪些库已经存在，包括numpy，但是没有scikit-learn,pandas,scipy__把时光留住________________
Win10_64位下搭建TensorFlow-GPU版本的环境
Win10_64位下搭建TensorFlow-GPU版本的环境
标签 ： 深度学习
Python : 3.6.2 版本
TensorFlow : 1.4 版本
CUDA : CUDA8_win10 版本
cuDNN : cuDNN6.0_win10 版本
本文末尾会提供本次博文使用到的所有安装文件的百度云盘分享链接。
1. 安装Python
&&&&两种方式 :
到官网上下载安装包进行安装
下载地址 :
使用Anaconda科学计算平台来管理你的Python环境
下载地址 :
&&&&&&由于Python和Anaconda的安装不是本文重点,故此处略去安装过程。如有需要,请自行查阅相关博文。
2. 安装TensorFlow
pip3 install –upgrade tensorflow-gpu
pip3 install –upgrade tensorflow
请注意上面命令中upgrade前面是两个横杠。
这边本人使用pip3安装TensorFlow的时候过程非常顺利，读者如果出现问题的话可能是网络或者python环境的问题吧，毕竟本人的渣网速也可以顺利安装成功。
安装好tensorflow后，我们可以先尝试在python命令行中使用tensorflow模块，看看会出什么问题。
可以看到提示我们找不到’cudart64_80.dll’，需要下载并安装CUDA8.0。
接下来我们进行CUDA8的下载和安装。
3. 安装CUDA8
&&&&&下载地址 :
访问NVIDIA官网找到CUDA下载页面 , 点击Legacy Releases查看发布的所有版本 。
下载CUDA8,GA1或者GA2都行。GA2需要多下载一个补丁文件。
上面两个步骤是为了跟读者说明下载CUDA8的步骤。
因为该安装文件下载速度比较慢，本人也一直下载不成功。后来使用的是某位博主分享的百度网盘链接中的CUDA8。故此处使用的是本人之前从云盘上下载下来的CUDA8安装文件进行安装步骤讲解，可能跟读者根据上述步骤从官网上下载下来的CUDA8 GA2安装包的安装过程略有不同，主要是该安装文件不需要再安装额外的补丁文件了。安装文件如图所示：
点击运行 cuda_8.0.44_win10.exe。稍等片刻后，出现如下图所示界面，这边让你选择安装过程中的临时文件的存放目录，注意，并不是最终的安装目录。可以选择默认或者根据需要进行修改，安装完成后会自动清理。
这边在进行系统检查的时候出现了一个警告。根据警告的内容，我们可以得知是我们本机已安装的显卡驱动软件的版本比CUDA8安装包所带的驱动软件版本更高。根据所提示的安装建议，我们可以选择忽略警告，并在后续安装步骤中使用自定义安装方式，只安装CUDA Toolkit，不安装driver。
选择同意并继续，进入下一步。
选择自定义安装方式并进入下一步
选择只安装CUDA Toolkit
这边需要选择安装的位置。由于本人C盘空间余量不足，所以在D盘下建立了与默认安装文件夹同名的目录，并重新将安装位置指向了这些新建的目录。
提示没有合适版本的Visual Studio。这边，本人选择了继续安装。
开始进行安装。
由于本机没有安装VS2015或者VS2013、VS2012，报了如下提示。可是在后面完成cuDNN的安装后，本人对tensorflow进行测试，发现是可以成功执行测试程序的。故目前尚不清楚安装Visual Studio的作用，先留白一下。后续，等了解到VS的用处以后再做补充。
验证CUDA8.0是否安装成功
打开命令行，输入 nvcc -V
如图所示，即可以看到CUDA已经安装成功了，显示了我们所安装的CUDA的版本号为 8.0.44。
安装好CUDA8后，我们再次尝试在python中使用tensorflow，可以看到如下提示：
使用tensorflow的时候，提示找不到cudnn64_6.dll文件，要求我们下载cuDNN6。
那么，接下来我们继续进行cuDDN的下载安装。
4. 安装cuDNN6
下载地址 :
访问NVIDIA官网找到下载cuDNN的地方。其实，百度搜索cudnn，结果列表的第一条记录就是了。点击下图所示的download按钮。
下载cuDNN要求注册NVIDIA用户并登录。以下是本人已经注册好并完成登录后会出现的页面。读者如若没有注册过的话，请根据对应的提示完成注册、邮箱激活、登录等一系列操作。完成之后，点击同意复选框，进入第3步的下载页面。
根据之前安装的CUDA8选择下载了cuDNN v6.0。
下载完成cuDNN后，是一个zip压缩文件:cudnn-8.0-windows10-x64-v6.0.zip。解压得到如下图的文件目录结构:
找到刚才安装的CUDA8的主目录，将解压出来的三个子文件夹bin、include、lib拷贝到该目录下，与其进行合并。本人把CUDA8安装在如下目录：D:\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0。
合并成功后，如下图所示，可以在CUDA8的bin目录下找到cudnn64_6.dll。当然之前cuDNN子目录include下的头文件和lib下的库包也可以在CUDA8对应的子目录下找到。
5. 测试tensorflow
打开powershell，输入python，进入python REPL界面。输入下列代码：
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
sess.run(hello)
如图所示，测试程序运行成功!
说明tensorflow可以正常使用了。
win10下安装tensorflow所需要的软件安装包：
链接： 密码：8gq8
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win10 tensorflow windows安装问题和解决步骤
1.下载和安装
windows目前只支持python3.5，所以可以安装集成ananconda3。
可以用以下链接：
ananconda3 windows 64位
windows32位的提示不支持，解决方案：
可以去官网上
这个链接找到anaconda4.2.0-windows版本的来下载。(官网链接，也包含了其它的链接)
2.安装过程中的错误提示以及环境变量的配置
如果安装过程中有错误提示：（failed to create anacoda menu）对我来说：这个方法不错，并且这个方法解决后需要自己配置环境变量：
如果没有错误提示，环境变量会自己生成。
错误提示的参考链接：
安装好后重启命令行，输入python，即表示环境配置成功。
python3安装成功.PNG
3.python3和python2.7共存解决方案，参考链接
4.安装tensorflow
启动cmd直接在命令行里运行：
pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow
Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow (from versions: )
No matching distribution found for tensorflow
You are using pip version 8.1.2, however version 9.0.1 is available.
You should consider upgrading via the 'python -m pip install --upgrade pip'
如果报错版本不对，按照提示的命令安装新的版本。
如果还不对，可以用管理员权限打开命令行。
Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow (from versions: )
No matching distribution found for tensorflow
我安装的ananconda3是32位的，试了64位的，机器不支持，所以就只好卸载了重新装。
还是不行python 64位只支持64位的系统。
重装系统吧。
查看了系统，cpu是64位的，放心地果断去下了win10的系统并尝试去安装。
重装了64位系统后：执行命令
pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow
安装成功。
参考链接：
because my keyboard is broken down, and only can write in english.
other referance links :
anaconda2 and anaconda3 all exists in my computer
康德说，所谓自由，不是随心所欲，而是自我主宰。
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win10 64 bit
Anconda4.2.0(python3.5.2)
tensorflow1.0.1
opencv3.2.0
基本就是这个环境
后期可能是安装出现一些问题 自行安装别的版本就行。
1.安装过程需要翻墙
2.可以自行下载 .whl文件
放在Anaconda3\Lib\site-packages的文件夹下
3. cmd进入.whl所在的文件夹 进行 “ pip
install 包 ” 安装
4.在后期出现某一个包错误的时候，“pip
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笔者初学TensorFlow，打算在自己本本上安装它，经过几小时的浴血奋战，终于安装好了。所以想写一篇博客来给和我一样想学tensorflow的朋友提供一些借鉴。本编博客采用图文的方式展现。
1. 安装Anaconda：
首先我们先从Anaconda官网（）上下载对应自己系统版本的Anaconda。因为我的电脑是64位的，所以选择了64-BIT
INSTALLER。
选择Download
选择对应与自己系统的Anaconda版本，此处我安装的是Python3.6，下方有Python2.7（截图不完整，笔者认为最好选择新版本）。
下载好安装包后，接下来就是软件的安装（ps：与一般的软件安装没什么差别，一路默认即可，需要注意的是需勾选将python3.6添加进
环境变量），如图：
上述操作完成后，我们软件就安装好了，接下来让我们检查一下软件是否安装成功了吧。
运行 开始菜单-&Anaconda3—&Anaconda Prompt ：（会出现一个黑框框，需要等一会儿）
输入命令：
出现下方的模样，就说明安装成功了。（下方出现的是 Anaconda 里面的包）
2、安装tensorflow：
ps :TensorFlow目前在Windows下只支持Python 3.5版本
运行 开始菜单-&Anaconda3—&Anaconda Prompt ：
输入命令：
（1）输入清华仓库镜像地址，这样更新会快一些。
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
（2）继续在Anaconda
Prompt中利用Anaconda创建一个python3.5的环境，环境名称为tensorflow，输入以下命令。
tensorflow
python=3.5
( ps:可能这儿时间会较长一点 )
（3）打开Anaconda
查看环境是否已经创建好 （这儿打开时间会有点长），如果看到有tensorflow环境，说明我们已经配置好了。
（4） 在Anaconda Prompt中启动tensorflow环境，和安装CPU版本的tensorflow ，GPU版本的安装较为复杂（需要安装 cuda 和 cudnn ）本文不做安装介绍。
输入命令：
1、activate
tensorflow （打开环境）
（关闭环境：deactivate
tensorflow）
2、pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow
（安装cpu版本的tensorflow）
ps：此处会安装一会儿，需要耐心等待。
（5）测试tensorflow
测试代码如下：
3、其他问题
问题描述：Anaconda 自带的有IPython
，如果我们想直接用这两个 加载我们的 tensorflow环境（import tensorflow as tf）会一直报错
tensorflow
原因是我们没有在tensorflow环境中打开 IPython 和
解决办法：我们需要在tensorflow环境中安装IPython 和 Spyder 的插件。
ps：千万不要在这里找
ps :要在这里找 并且 安装（此处我已经安装好了）
ps：还有我们我们不能在IPython 和 Spyder 中直接打开 ，需要在tensorflow环境下打开
错误操作：
正确操作：
4、参考博客
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