Windows下用Anaconda安装TensorFlow并在pycharm中使用

笔者之前在学习TensorFlow,也在自己的笔记本上完成了安装,在PyCharm中进行学习。但是最近为了使用Python的科学计算环境,我把之前的环境卸载了,并用Anaconda重新安装了TensorFlow,由于自己的笔记本已经很旧了,显卡不行,所以这里介绍一下cpu版本的安装方法和自己遇到的一些坑,截图甚多。

这里直接上干货:

1.安装Anaconda

选择相应的Anaconda进行安装,下载地址点击这里,下载对应系统版本的Anaconda,官网现在的版本是Anaconda 4.3.1 for python3.6。笔者安装的是4.3.0版本的。

就和安装普通的软件一样,全部选择默认即可,注意勾选将python3.6添加进环境变量。

这样Anaconda就安装好了,我们可以通过下面的命令来查看Anaconda已经安装了哪些包。
运行 开始菜单->Anaconda3—>Anaconda Prompt :

1
conda list

可以看到已经安装了numpy、sympy等常用的包。

2.安装Tensorflow

TensorFlow目前在Windows下只支持python 3.5版本。

(1)打开Anaconda Prompt,输入清华仓库镜像,这样更新会快一些:

1
2
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes

(2)同样在Anaconda Prompt中利用Anaconda创建一个python3.5的环境,环境名称为tensorflow ,输入下面命令:

1
conda create -n tensorflow python=3.5

运行 开始菜单->Anaconda3—>Anaconda Navigator,点击左侧的Environments,可以看到tensorflow的环境已经创建好了。

(3)在Anaconda Prompt中启动tensorflow环境:

1
activate tensorflow

注:当不使用tensorflow时,关闭tensorflow环境,命令为:deactivate
(4)安装cpu版本的TensorFlow

1
pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow

注:这里没有介绍GPU版本的安装方法,GPU版本需要安装cuda8+cudnn5,如需要的请搜索其他博文。

注意:一定要在 刚刚创建的tensorflow的环境下安装!!!!
这样tensorflow cpu版本就安装好了。

(5)测试tensorflow
在Anaconda Prompt中启动tensorflow环境,并进入python环境。

测试代码如下:

1
2
3
4
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

运行结果:

3.其他问题

或许到这里我们并没有满足,我们在Anaconda自带的ipython 和Spyder中import tensorflow的时候一直失败,提示 No module named ‘tensorflow’,如下图,那是因为我们没有在tensorflow的环境下打开它们。

为了能在ipython 和Spyder中使用tensorflow,我们需要在tensorflow的环境中安装这两个的插件。

打开Anaconda Navigator,选择Not installed,找到 ipython和Spyder并安装,笔者这里已经安装好,所以在这个页面没有显示。

切换到installed,可以看到两个都已经安装好,其实可以按照自己的需要安装。下图显示已经安装好的Spyder:

安装好插件后,我们需要测试一下。

在Anaconda Prompt中启动tensorflow环境,并运行ipython,import tensorflow发现成功:

同样,在Anaconda Prompt中启动tensorflow环境,并运行Spyder,等一会儿后会启动Spyder IDE,import tensorflow 同样成功:

注意:一定要启动tensorflow 环境下的Spyder才可以import tensorflow,不要去开始菜单运行Spyder,在那里是无法运行的,如:

4.在pycharm中使用tensorflow

习惯了使用PyCharm来开发,配置如下:
新建工程后在

File-Setting–Project Interpreter选择tensorflow下的Python解释器,

例如我的解释器位置:

等部署完后便可跑个HelloWorld了

1
2
3
4
5
import tensorflow as tf

hello = tf.constant("Hello!TensorFlow")
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

运行一下

起飞!

这种方式的好处:不用每次都 开启、关闭环境了。
(activate tensorflow 、deactivate tensorflow)

分享到 评论