随笔(一) tensorflow环境的搭建

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Anaconda prompt中命令:
anconda prompt可以直接管理整个conda下的资源
1.下载conda中没有的python资源包
比如没有python3.6可以执行下面的命令:

conda create -n py36 python=3.6

2.激活环境,如果这个环境不存在conda会帮我们自动生成

conda activate Tensorflow

3.移除某个版本的python

conda remove -n py36 -all

4.检查python的版本

python --version

5.检查当前conda的版本

conda --version

在安装tensorflow的时候,我们要注意安装的是CPU版的tensorflow还是GPU版的tensorflow，虽然同时安装两种版本的tensorflow也是可以的。

• 安装支持CPU版本的tensorflow：如果没有Nvidia的GPU显卡,就要安装这个版本,这是一个比较容易安装的版本,用时通常在5或10分钟内,并且也是最基础的版本,所以即使在拥有GPU显卡的情况下也可以预先安装这个版本。

　　conda install tensorflow

　　如果想查看已安装好的tensorflow版本，要在console中执行下面的代码

　　>>>python

　　>>>import tensorflow as tf

　　>>>tf.__version__

　　如果不知道要安装什么版本的tensorflow可以去官网查阅一下:

　　查询tensorflow的安装路径，在上面代码的基础上:

　　>>>tf.__path__

 　　执行完毕python的语句要退出的话,使用快捷键ctrl+z

• 安装支持GPU版本的tensorflow：如果系统中有Nvidia的GPU显卡,那么GPU就可以大大的提速tensorflow的程序运行,这时候可以安装该版本。

　　如何查看自己的显卡配置?

　　windows下:win+r -> dxdiag

　　conda install tensorflow-gpu

　　也可以去安装固定版本的tensorflow-gpu　

　　当同时安装两个版本的tensorflow，默认情况下使用的是gpu版的tensorflow,如果要调成cpu版的tensorflow,要在console中调整下面的代码:

　　>>>import tensorflow as tf

　　>>>with tf.Session() as ses:

　　>>>　　with tf.device(‘/cpu:0‘)

　　>>>　　matrix1=tf.constant([[3.,3.,]])

　　>>>　　matrix2=tf.constant([[2.],[2.]])

　　>>>　　profuct=tf.matmul(matrix1,matrix2)

安装keras

pip install keras

安装CUDA

安装的CUDA要与之前tensorflow的版本相对应,后面安装的cudnn也是一样的道理,否则在之后的运作会出错误

根据上面的要求去安装对应的CUDA，同样下载完cuDNN,提取里面的三个文件夹将它们分别复制到,CUDA根目录下的三个文件

CUDA安装成功后的测试?

1.在cmd中

执行nvidia -smi

执行nvcc -V

 2.在环境中运行代码

>>>python

>>>import tensorflow as tf

>>>tf.test.gpu_device_name()

最后一句出现/device:GPU:0说明安装成功

查看使用的GPU：

>>>from tensorflow.python.client import device_lib

>>>device_lib.list_local_devices()

3.在路径C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\extras\demo_suite下运行prowershell，在windows10下在当前路径执行powershell的快捷方式是shift+右键,然后在powershell后面打入.\bandwidthTest.exe执行

最后结果出现PASS就说明成功了。

区别:powershell和cmd的区别主要在于当我们去执行一个‘1.exe‘的文件时,在cmd中就是直接‘1.exe’就可以执行,在powershell中就要‘.\1.exe‘，如果想在powershell中切换为cmd的话,就可以在里面输入‘start cmd‘就好。

随笔(一) tensorflow环境的搭建

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原文地址：https://www.cnblogs.com/Fantac/p/12851212.html