安装Anaconda + tensorflow

安装Anaconda + tensorflow

  1. 下载Anaconda(64位)
    https://www.anaconda.com/download/

  2. Anaconda3-xxxxxx-Windows-x86_64(不要装最新的版本,确保Python是3.7

  3. 各种Anaconda老版本:
    https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

  4. 安装Anaconda(一路确定即可)

  5. 打开Anaconda prompt(windows中左下角开始,找到Anaconda),然后键入pip list (回车)查看已安装的包

  6. 如果你只有CPU(打开任务管理器或设备管理器,查看nvidia),请执行:

sql 复制代码
pip install tensorflow==1.15

如果报超时错,

sql 复制代码
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow==1.15

如果还报超时错,

sql 复制代码
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --default-timeout=100 tensorflow==1.15

如果仍然报超时错,

就在凌晨3点~早上7点之间安装

7.利用conda设置多个python环境:
https://zhuanlan.zhihu.com/p/36386617

sql 复制代码
conda create --name py3 python=3.7
activate py3  # windows
  1. 如果你有GPU,请参考以下教程进行安装:

    a.https://www.cnblogs.com/sorex/p/7615185.html

    b.https://blog.csdn.net/wwtor/article/details/80603296

    c.https://blog.csdn.net/qq_51800276/article/details/136485310

    d.https://blog.csdn.net/qq_51800276/article/details/136523240

  2. 安装cuda+cudnn+tensorflow-gpu时请特别注意,第一个小版本号(小数点后第一位)一定要匹配!!

    a.https://blog.csdn.net/rocling/article/details/97306981

    b.安装cuda:请特别注意windows的版本,如cuda装不上,很可能是windows版本过低 。选"完全安装"比较好,否则会少一些管理工具(但不影响正常使用)

    c.同时装多个cuda是可以的 ,但需要conda建多个环境。(亲测)

    d.以前的教程中提到为cuda的设置环境路径,现在是不需要的,默认就设好了。

    e.cudnn解压后的文件拷在cuda的对应目录

    f.cuda和tensorflow-gpu的安装顺序关系不大。

    g.超时的问题解决方案同上。

    h.亲测:Cuda10.0对应TF1.13~1.15,TF2.0(python 3.7);Cuda10.1对应TF2.1(python 3.7),TF2.2(python 3.8)

  3. 验证一下:Python环境下(anaconda prompt下键入:python(回车))出现>>>,然后键入import tensorflow,若没有报错,则安装基本正确。要确认完全正确,要运行一个小程序。

  4. 下载pycharm社区版(不要装专业版),pycharm设置Python:菜单中找settings...,然后project,再然后project interpreter进行设置

TensorFlow最简教程

1.使用图 (graph) 来表示计算任务.

2.在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图.

3.使用 张量(tensor) 表示数据.

4.通过 变量 (Variable) 维护状态.

5.使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作赋值或者从其中获取数据

用jupyter和pycharm分别验证TensorFlow小程序

python 复制代码
import tensorflow as tf

# 创建2个矩阵,前者1行2列,后者2行1列,然后矩阵相乘:
matrix1 = tf.constant([[3,3]])
matrix2 = tf.constant([[2], [2]])
product = tf.matmul(matrix1,matrix2)

# 上边的操作是定义图,然后用会话Session去计算:
with tf.Session() as sess:
    result2 = sess.run(product)
    print(result2)

安装pytorch

  1. 先从这里下载

    a.https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

    b.https://blog.csdn.net/qq_51800276/article/details/132910427

  2. 组合很多,找一个合适的版本(操作系统;有无cuda及cuda版本)

  3. pip install d:\torch-1.5.0+cu101-cp37-cp37m-win_amd64.whl

  4. anaconda prompt下python(回车)import torch(显示没报错即可)

安装opencv

  1. 直接pip install opencv-python(如果版本是最新的,则SIFT/SURF/等特征描述子不能使用,问题也不大)
    https://blog.csdn.net/libaiup/article/details/134243061

  2. pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple opencv-python==3.4.2.16

  3. pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple opencv-contrib-python==3.4.2.16

  4. 超时问题同上。

验证opencv小程序

sql 复制代码
#导入cv模块
import cv2 as cv
#读取图像,支持 bmp、jpg、png、tiff 等常用格式
img = cv.imread("D:/python/test.jpg")
#创建窗口并显示图像
cv.namedWindow("Image")
cv.imshow("Image",img)
cv.waitKey(0)
#释放窗口
cv2.destroyAllWindows()
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