Tensorflow Windows下安裝

01-24

Tensorflow 1.0加入了原生的Windows支持，這樣很多愛好者都可以玩玩MNIST數字識別了（機器學習界的Helloworld）。網上已經有很多相關的文章介紹如何安裝，但是隨著時間的流逝，有很多內容過期了，尤其Anaconda或者Python的版本不對會導致各種各樣的安裝錯誤。這裡我們詳細過一下Windows安裝的正確步驟。

Anaconda的安裝

推薦安裝Anaconda而不是自己安裝Python，這樣很多科學庫都一併裝好了，也解決了頭疼的庫之間互相依賴的問題。Pip同時也被安裝完成，為tensorflow的安裝打下基礎。

進入Anaconda官網：

Download Anaconda Now!

注意到現在下載版本是4.3.1，其帶有的Python是3.6。如果我們安裝這個版本，隨後安裝tensorflow就會因為Python版本太高而失敗。我們應該選下面的」archive」鏈接，下載以前版本。推薦4.1.0，並根據你的windows版本選擇合適的版本，32位的選擇X86，64位的選擇X86_64(Anaconda3-4.1.0-Windows-x86_64.exe).正常安裝即可。

Tensorflow的安裝

打開AnacondaPrompt (在安裝的文件夾中)，輸入

Pip install tensorflow

即可開始安裝CPU版本的tensorflow；如果要安裝 GPU版本的則輸入

Pip install tensorflow-gpu

注意GPU版本依賴Nvidia顯卡驅動和CUDA庫，請自行Google。

還有一點是如果你在proxy後面，可以聲明proxy

pip install tensorflow --proxy proxy:port

實驗

裝好了tensorflow。我們實驗一下。在Spyder里輸入程序

import tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datamnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data",one_hot=True)print(mnist.train.images.shape,mnist.train.labels.shape)print(mnist.test.images.shape,mnist.test.labels.shape)print(mnist.validation.images.shape,mnist.validation.labels.shape)

選擇運行，如果你在proxy下，會有下載MNIST_data失敗的提升。我們應該加入HTTP_PROXY的環境變數或者在.condarc文件（一般在Anaconda3目錄下）加入

proxy_servers: http: proxy:port https: proxy:port

如果.condarc文件不存在，可以用

conda config

生成一個。如果一切順利就會顯示

Extracting MNIST_data rain-images-idx3-ubyte.gzExtracting MNIST_data rain-labels-idx1-ubyte.gzExtracting MNIST_data 10k-images-idx3-ubyte.gzExtracting MNIST_data 10k-labels-idx1-ubyte.gz(55000, 784) (55000, 10)(10000, 784) (10000, 10)(5000, 784) (5000, 10)

到這裡，我們可以開始玩tensorflow了。

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