[TensorFlow]Windows下安裝並運行Hello World

參考網址：https://www.tensorflow.org/install/pip (或要VPN)

 

為了減少不必要的錯誤：

確定電腦是Nvidia 顯卡（下稱：N卡），安裝前先升級驅動

各N卡計算力查詢：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

PS：不是N卡就別折騰CUDA、cuDNN、Tensorflow-GPU，只能安裝Tensorflow-CPU

PS：老CPU建議從低版本開始測試安裝，Tensorflow使用較新的指令集

1.下載Microsoft Visual C++ 2015 Redistributable Update 3（已安裝更高級版或安裝VS2015或VS2017可以跳過）

https://www.microsoft.com/zh-CN/download/details.aspx?id=53587

安裝.NET Framework

https://dotnet.microsoft.com/download/dotnet-framework

 

2.啟用長路徑。（Win10）
https://superuser.com/a/1119980

 

3. 安裝Python3.7.4，在安裝界面上勾選添加環境變量復選框

https://www.python.org/downloads/

PS：tensorflow僅支持沒有那么新的Python，查看https://tensorflow.google.cn/install/pip?lang=python3#package-location

PS：參考：https://tensorflow.google.cn/install/source_windows（得知官方tensorflow 1.x完全支持Python v3.5.x-v3.6.x）

 

修改pip源（永久）

新建C:\Users\Administrator\pip\pip.ini，添加代碼：

[global]
timeout=6000
index-url=https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
trusted-host=pypi.tuna.tsinghua.edu.cn

 

批量更新包（可選）

參考：http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=478347&do=blog&id=1115281

import pip
# pip V10.0.0以上版本需要導入下面的包
from pip._internal.utils.misc import get_installed_distributions
from subprocess import call

for dist in get_installed_distributions():
    call('python -m pip install --upgrade --user ' + dist.project_name, shell=True)

保存到D:\upgrade.py，執行命令更新

python D:\upgrade.py

PS：numpy不要裝得太新（v1.17.0+），不然有很多警告

python -m pip install numpy==1.16.4

 

4.cuda 10.0和cudnn 7.6.1（不是N卡，跳過此步）

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive （注意對應cuda版本）

cudnn安裝方法參考：https://jingyan.baidu.com/article/39810a236d660bb636fda6d4.html（簡單來說就是解壓cudnn，將文件粘貼到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0）

添加環境變量到PATH

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\include

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\lib\x64 

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\extras\CUPTI\libx64

 

PS：我的電腦不支持10.1，當運行hello world時就會報錯

ImportError: Could not find 'cudart64_100.dll'. TensorFlow requires that this DLL be installed in a directory that is named in your %PATH% environment variable. Download and install CUDA 10.0 from this URL: https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive

 

 

5. 安裝tensorflow 1.14（選其一）（注意對應的Python版本）

安裝GPU版

pip install tensorflow-gpu==1.14

安裝CPU版

pip install tensorflow==1.14

 

PS：當遇到這個情況時，可能是執行升級時失敗

參考：https://ask.csdn.net/questions/942629?sort=id

我是pip升和setuptools級失敗，所以會提示這個

進入C:\Users\Administrator\AppData\Roaming\Python\Python37\site-packages刪除對應的pip-19.3.1.dist-info和setuptools-42.0.2.dist-info文件夾，再執行一次單獨升級（再遇到也同樣操作）（PS：估計是批量升級出錯）

PS：安裝失敗時，將C:\Program Files\Python37的權限設置為完全控制

 

如遇到“ImportError: DLL load failed: 動態鏈接庫(DLL)初始化例程失敗。”，則說明你的硬件不支持該版本的TensorFlow，需要安裝低版本

參考：https://blog.csdn.net/baiduauto1/article/details/96578662

參考：https://blog.csdn.net/lchzh1994/article/details/81223726

 

6.測試

import tensorflow as tf

h = tf.constant("Hello")
w = tf.constant(" World!")
hw = h + w

# 警告信息提示要將 tf.Session() 替換為 tf.compat.v1.Session()
with tf.compat.v1.Session() as sess:  
    ans = sess.run(hw)

print(ans)

 

屏蔽GPU輸出信息可以添加上這句：

參考：https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/80029741

import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '1'

TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL
0 ：輸出所有信息（默認值）
1 ：屏蔽通知信息
2 ：屏蔽通知信息和警告信息
3 ：屏蔽通知信息、警告信息和報錯信息

 

附：

當使用VSCode開發時可以按Ctrl+Shift+P，輸入python->選擇解析器，會顯示所有環境（conda、venv等），選擇任何一個作為解析器

 

關於Anaconda安裝

 只需要將上面的python安裝替換為Anaconda（好像會自帶python，沒測試）

 1.安裝Anaconda 2019.07（注意對應Python版本）

https://www.anaconda.com/distribution/

清華大學鏡像

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

# 指定升級某一個庫，例如 pandas
conda update pandas

# 升級所有可升級的庫
conda update --all

 

2.安裝OpenSSL v1.1.1c，不然Conda安裝時可能會出下面的錯誤

http://slproweb.com/products/Win32OpenSSL.html

 

3.打開CMD，添加Conda源（可以不要https）

conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/

PS：可以直接打開C:\Users\Administrator\.condarc編輯：

channels:
  - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
  - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
show_channel_urls: true

 

7. 安裝tensorflow 1.14.0（選其一）

安裝GPU版

conda install tensorflow-gpu==1.14.0

 安裝CPU版

conda install tensorflow==1.14.0

 

親測：

Win7 旗艦版（台式機+獨顯）

python-3.7.3-amd64.exe

Anaconda3-2019.07-Windows-x86_64.exe（PS：控制面板-程序和功能看到：Anaconda3 2019.07 (Python 3.7.3 64-bit)）

Win64OpenSSL-1_1_1c.exe

cuda_10.1.168_425.25_windows.exe

cudnn-10.1-windows7-x64-v7.5.0.56.zip

TensorFlow-GPU 1.14.0

 

Win10專業版（台式機+獨立N卡）

python-3.7.3-amd64.exe

Anaconda3-2019.07-Windows-x86_64.exe

cuda_10.0.130_411.31_win10

cudnn-10.0-windows10-x64-v7.6.0.64.zip

TensorFlow-GPU 1.13.1

同一台機

python-3.7.4-amd64.exe

cuda_10.0.130_411.31_win10

cudnn-10.0-windows10-x64-v7.6.1.34.zip

TensorFlow-GPU 1.14.0

 

官方錯誤列表：https://www.tensorflow.org/install/errors