Windows上安裝Tensorflow踩的坑

01-26

前言

看到Rstudio中開始支持Tensorflow，本人是欣喜若狂的，同時TensorFlow官網從16年9月低開始支持windows安裝了，不免想試試在自己的Windows上用R跑跑tensorflow的。可是事與願違，倒騰了一周今天正式宣布，暫停這一實踐。但失敗的嘗試也不能白失敗了，拿出來晒晒說不定有高人指點呢，特此把踩過的坑述說一二，一來是尋求幫助，二來也是警惕來者，「此處有坑，請小心繞道」吧。

在Rstudio運用R實現Tensorflow的一般步驟

按照TensorFlow for R官網說明，運用R實現Tensorflow主要包含4步(如下)，其中關鍵步驟在於安裝好Tensorflow以及tensorflow R 包與python的連接。

從TensorFlow官網安裝TensorFlow.
安裝tensorflow R 包

devtools::install_github("rstudio/tensorflow")

載入TensorFlow

Sys.setenv(TENSORFLOW_PYTHON="/usr/local/bin/python")library(tensorflow)

驗證安裝

library(tensorflow)sess = tf$Session()hello <- tf$constant("Hello, TensorFlow!")sess$run(hello)

踩過的一號坑——tensorflow在windows上的安裝

在之前的文章中，曾經通過Docker的方法，實現了在windows上安裝tensorflow，感興趣的出門左轉，在公眾號查看「Deep Learning 學習（三）——在window下運行tensorfolw」。現在官網有了windows支持版，當然是要嘗試嘗試的。官網給出windows安裝tensorflow有兩種方法：

「native」 pip
Anaconda

於是首先我嘗試用Anaconda進行安裝。在官網下載 Anaconda（目前有Anaconda2和Anaconda3，分別支持python2.7和python3.6），由於在windows中tensorflow需要python3，本人下載的Anaconda3。根據官網操作步驟，安裝完成後，進入Anaconda prompt，進行如下操作

1.在conda獨立空間中創建一個名為tensorflow的環境名，在這裡需要加上「python = 3「表示在python3中建立環境」

2.激活創建的環境

3.安裝tensorflow的CPU版本，當然也有GPU版本，但需要NVIDIA的顯卡，小弟太窮，只能望「卡」興嘆了。

#1.在conda獨立空間中創建一個名為tensorflow的環境conda create -n tensorflow python = 3.5.2#2.激活創建的環境activate tensorflow#3.安裝tensorflow的CPU版本(tensorflow)C:> pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.0.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl

經過幾番嘗試，成功在windows上安裝上了Tensorflow，不免十分興奮，驗證如下圖：

但是興奮得太早，Rstudio官網中有行小字：「NOTE: You should NOT install TensorFlow with Anaconda as there are issues with the way Anaconda builds the python shared library that prevent dynamic linking from R.」直接給了我當頭一棒，這裡明確說明通過Anaconda安裝tensorflow無法在R中實現，即「You should NOT install TensorFlow with Anaconda」！！（此處省略一萬個感嘆號！）

踩過的二號坑——運用native pip 安裝 tensorflow

回到原點，再次在windows上安裝tensorflow，這次是採樣pip方法。需要注意的坑有以下幾點：

安裝python3.5.2，64bit並且記住不能是python2.7，python3.5.x或者python3.6，謹記。
升級pip到最新版本（如果windows沒有安裝pip，請自行安裝，並設置好系統環境）
按照官網命令安裝tensorflow
pip3 install --upgrade tensorflow
好吧，我承認第3點這個坑，我至今還沒爬上來，原因是總出現如下錯誤：

在網上搜索了各種嘗試均沒有安裝成功，其中的嘗試有：

在pip語句中加入「–ignore-installed」，仍然除現同一錯誤。

pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow

把whl文件下載到本地，在文件夾下進行安裝
pip install tensorflow-1.0.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl

提示「tensorflow-1.0.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl is not a supported wheel on this platform」

3.在網路中安裝

pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.0.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl

同樣提示「tensorflow-1.0.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl is not a supported wheel on this platform」

把「cp35-cp35m」改成「py3-none」
pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.0.1-py3-none-win_amd64.whl

同樣提示「tensorflow-1.0.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl is not a supported wheel on this platform」

還有其他嘗試，但都一一失敗，也有博客認為安裝「pip3 install --upgrade tensorflow」出現「No matching distribution found for tensorflow」是網路原因，但我也嘗試了很多，都沒有安裝成功。

其他坑——請準備最新版的Rstudio

當然還有其他淺點的「坑」，比如安裝devtools::install_github("rstudio/tensorflow")時，需要最新版Rtools，並先保證Rstudio是v 1.0或更高版本等。

寫在最後

其實運用R實現tensorflow並不需要在windows環境下，並且不得不承認的是windows本身就是一個「奇深無比的坑」。但是既然官網均有安裝示例，又說明通過R實現tensorflow是十分可行的思路。也讓python粉們看看，tensorflow 絕不僅僅是python的「專利」。最後，再次發出「求救信號」，對本人沒爬出來的坑，可否指點一二，再次不勝感激！

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作者：余文華

專欄：樂享數據DataScientists的博客專欄

公眾號：樂享數據DataScientists

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