锐客网

  1. 首页 > 生活百科 > it技术 > >

机器学习和深度学习|tensorflow的安装(要注意版本哦）

Python人工智能tensorflow

欢迎来到python的世界
博客主页：卿云阁
欢迎关注点赞收藏??留言
本文由卿云阁原创！
本阶段属于练气阶段，希望各位仙友顺利完成突破
首发时间：2021年3月12日
??希望可以和大家一起完成进阶之路！
作者水平很有限，如果发现错误，请留言轰炸哦！万分感谢！
目录
一、TensorFlow的介绍
1. TensorFlow 是什么
2. 为什么需要 TensorFlow 等库
二. TensorFlow的安装
1.电脑已安装Anaconda
2.看一下自己有没有NVIDIA的GPU（非常重要！！）
三，查看TensorFlow的版本以及安装路径

机器学习和深度学习|tensorflow的安装(要注意版本哦）
文章图片

一、TensorFlow的介绍 1. TensorFlow 是什么
是一个深度学习库，由 Google 开源，可以对定义在 Tensor(张量)上的函数自动求导。
Tensor(张量)意味着 N 维数组，Flow(流)意味着基于数据流图的计算，TensorFlow即为张量从图的一端流动到另一端。
它的一大亮点是支持异构设备分布式计算，它能够在各个平台上自动运行模型，从电话、单个CPU / GPU到成百上千GPU卡组成的分布式系统。
支持CNN、RNN和LSTM算法，是目前在 Image，NLP 最流行的深度神经网络模型。
2. 为什么需要 TensorFlow 等库
【机器学习和深度学习|tensorflow的安装(要注意版本哦）】深度学习通常意味着建立具有很多层的大规模的神经网络。
除了输入X，函数还使用一系列参数，其中包括标量值、向量以及最昂贵的矩阵和高阶张量。
在训练网络之前，需要定义一个代价函数，常见的代价函数包括回归问题的方差以及分类时候的交叉熵。
训练时，需要连续的将多批新输入投入网络，对所有的参数求导后，代入代价函数，从而更新整个网络模型。
这个过程中有两个主要的问题：1. 较大的数字或者张量在一起相乘百万次的处理，使得整个模型代价非常大。2. 手动求导耗时非常久。
所以 TensorFlow 的对函数自动求导以及分布式计算，可以帮我们节省很多时间来训练模型。
查看python版本
python --version

二. TensorFlow的安装 1.电脑已安装Anaconda 2.看一下自己有没有NVIDIA的GPU（非常重要！！） 打开任务管理器或设备管理器，查看GPU 0或GPU 1是否为NVIDIA
机器学习和深度学习|tensorflow的安装(要注意版本哦）
文章图片


必须是NVIDIA的显卡才能装CUDA！其他品牌的GPU不能用来加速，不要装CUDA！
机器学习和深度学习|tensorflow的安装(要注意版本哦）
文章图片

没有NVIDIA的GPU看这里：（安装cpu版本）
（1）升级pip版本
机器学习和深度学习|tensorflow的安装(要注意版本哦）
文章图片

机器学习和深度学习|tensorflow的安装(要注意版本哦）
文章图片


pip -V

机器学习和深度学习|tensorflow的安装(要注意版本哦）
文章图片

遇到问题看着几篇文章
(4条消息) ERROR: Cannot uninstall 'wrapt'. It is a distutils installed project and thus we cannot accurately_云斜月的专栏-CSDN博客机器学习和深度学习|tensorflow的安装(要注意版本哦）
文章图片
https://blog.csdn.net/li744831579/article/details/104160130?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522164709517216780357272902%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334..%2522%257D&request_id=164709517216780357272902&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~sobaiduend~default-1-104160130.article_score_rank&utm_term=ERROR%3A+Cannot+uninstall+wrapt.+It+is+a+distutils+installed+project+and+thus+we+cannot+accurately+determine+which+files+belong+to+it+which+would+lead+to+only+a+partial+uninstall.&spm=1018.2226.3001.4187
(4条消息) 解决distributed 1.21.8 requires msgpack, which is not installed错误_sunmingyang1987的博客-CSDN博客机器学习和深度学习|tensorflow的安装(要注意版本哦）
文章图片
https://blog.csdn.net/sunmingyang1987/article/details/102972903?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522164709500516780264098173%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334..%2522%257D&request_id=164709500516780264098173&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~sobaiduend~default-1-102972903.article_score_rank&utm_term=distributed+1.21.8+requires+msgpack%2C+which+is+not+installed.&spm=1018.2226.3001.4187 (4条消息) python -m pip install --upgrade pip命令出错，无法升级pip_zb_tjw的博客-CSDN博客机器学习和深度学习|tensorflow的安装(要注意版本哦）
文章图片
https://blog.csdn.net/qq_32239767/article/details/104757874?ops_request_misc=&request_id=&biz_id=102&utm_term=python%20-m%20pip%20install%20--upgrad&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~sobaiduweb~default-0-104757874.nonecase&spm=1018.2226.3001.4187
python -m pip install --upgrade pip

机器学习和深度学习|tensorflow的安装(要注意版本哦）
文章图片


（2）如果没有NVIDIA的GPU，执行（这一步是安装tensorflow，tensorflow是深度学习开发框架）：
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow==1.15

如果还报超时错，
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
机器学习和深度学习|tensorflow的安装(要注意版本哦）
文章图片

（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。
三，查看TensorFlow的版本以及安装路径 查看TensorFlow的版本以及安装路径
进入到Python环境
import tensorflow as tf tf.__version__# 查看版本 tf.__path__# 查看安装路径

机器学习和深度学习|tensorflow的安装(要注意版本哦）
文章图片

升级到最新：
CPU版本：
pip install --upgrade tensorflow

GPU版本：
pip install --upgrade tensorflow-gpu

tensorflow2.0的安装
pip install --user tensorflow==2.0.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

卸载已经安装的tensorflow:输入y,卸载即可。
pip uninstall tensorflow

机器学习和深度学习|tensorflow的安装(要注意版本哦）
文章图片

一定要注意版本像这种错误很可能就是因为版本问题，可以下载新版的tensorflow.

    推荐阅读


    上一篇：智能优化算法|PSO优化的BP神经网络

    下一篇：机器学习和深度学习|RealSense D435 的开发日记(pyrealsense小实战项目）