tensorflow离线安装教程
下载所需文件
所有下面提到的安装文件,我都保存到了百度云.
链接: https://pan.baidu.com/s/1J0pi--er34a7GwNhun51IQ 提取码: yw7g
卸载原来的anaconda
如果电脑没有安装anaconda,或者你的anaconda的版本低于5.2.最好卸载重装!!!
由于原先的anaconda版本为4.4.0,是2017年的发行版,想要离线安装最新的TensorFlow-1.10太麻烦了,所以我们卸载该版本,安装最新的5.2.0
你的C:\Users目录下面可能不是username(这里拿username举例子),相应的进入你自己用户名下面那个目录即可.
首先,进入C:\Users\username\Anaconda3目录,拖到目录的最下面,找到Uninstall-Anaconda3.exe文件,双击该文件。然后点击Next,再点击Uninstall即可


安装最新的Anaconda3
双击Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64.exe
安装即可,一路next,按照默认设置一路安装即可,确认是安装在C:\Users\username\Anaconda3
文件夹.
注:这里默认应该是装在你的用户目录下,路径为
C:\Users\你的用户名\Anaconda3
设置环境变量
1. 打开文件管理器,点击此电脑
,然后鼠标右键点击页面空白处,弹出一个窗口,点击属性
,如下图所示.

2. 点击页面右边功能栏的高级系统设置
,如下图所示.

3.在弹出的系统属性框
中,点击右下角的环境变量
,如下图所示.

4. 在弹出的环境变量
框中,选中用户变量中的Path
,然后点击编辑,如下图所示.

5. 输入下面的环境变量.我的C:\Users
,目录下的用户名是username,你需要将下面这条命令里面所有的username替换成你自己电脑的用户名.然后粘贴到打开的path编辑框的最后面.请注意,开始的;不能丢.要不然设置不生效!!!!
;C:\Users\username\Anaconda3;C:\Users\username\Anaconda3\Scripts;C:\Users\username\Anaconda3\Lib\site-packages;C:\Users\username\Anaconda3\Lib;C:\Users\username\Anaconda3\Library;
设置完成之后,点击确定,所有的弹出框,均点击确定,关闭之后,anaconda的环境变量就设置好了!!!
验证环境变量
安装完成之后,进入cmd,验证conda,pip和python是否都可以用.
- 验证conda
conda -V
- 验证pip
pip -V
- 验证python
python -V
安装tensorflow
在压缩包里面,我把离线安装tensorflow需要用到的模块都已经下好了,接下来按照我的教程安装就好.
** 注意:一定要严格按照我的教程里面的安装顺序!!!**
注:以下所有的
pip install
命令后面接的路径,都可以通过鼠标右键文件名-属性-安全-对象名称获取,如下图所示.以第一个ipykernel为例子,ipykernel-4.9.0-py3-none-any.whl替换为相应的对象名称获取的路径即可!

安装msgpack
pip install msgpack-0.5.6-cp36-cp36m-win_amd64.whl
安装ipykernel
pip install ipykernel-4.9.0-py3-none-any.whl
安装protobuf
pip install protobuf-3.6.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl
安装Markdown
pip install Markdown-2.6.11-py2.py3-none-any.whl
安装tensorboard
pip install tensorboard-1.10.0-py3-none-any.whl
安装grpcio
pip install grpcio-1.14.2-cp36-cp36m-win_amd64.whl
安装absl-py
pip install absl-py-0.4.1.tar.gz
安装astor
pip install astor-0.7.1-py2.py3-none-any.whl
安装termcolor
pip install termcolor-1.1.0.tar.gz
安装tensorflow
pip install tensorflow-1.10.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
如果有需要安装xgboost,lightgbm的话,请继续安装以下模块.
安装xgboost
pip install xgboost-0.80-py2.py3-none-win_amd64.whl
安装lightgbm
pip install lightgbm-2.1.2-py2.py3-none-win_amd64.whl
安装gbdt
pip install gbdt-0.3.1.2.tar.gz
验证Tensorflow
启动终端。
如果您是通过 Anaconda 进行安装,请激活您的 Anaconda 环境。
从 cmd中调用 Python,输入python
,如下所示:

在 Python 交互式 shell 中输入以下几行简短的程序代码:
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> print(sess.run(hello))
如果系统输出以下内容,说明您可以开始编写 TensorFlow 程序了:
Hello, TensorFlow!
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