在Windows

时间:2017-04-10 04:52:50

标签: python windows tensorflow anaconda conda

我正在尝试在Windows 7 64位计算机上安装Tensorslow。

我已经使用Python 3.5安装了Anaconda。

之后我做了 conda install theano

成功完成。
conda install mingw libpython
成功完成。
pip install tensorflow
错误

我无法以与安装其他软件包相同的方式安装Tensorflow。我错过了什么基本的东西?

enter image description here

3 个答案:

答案 0 :(得分:5)

好的,我已经更新了说明:

*Launch your Anaconda CMD as Admin
#if tensorflow virtual env has been created, remove it first
conda remove --name tensorflow --all
conda create -n tensorflow  --python=3.5 anaconda
activate tensorflow
conda install spyder
conda install ipython
pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.0.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl
spyder

答案 1 :(得分:1)

Windows上的Tensorflow仅适用于Python 3.5 64位版本,我不知道为什么不能使用Python> 3.5。试试这个

 conda create --name newEnv python=3.5
 activate newEnv
 (newEnv)C:> pip install tensorflow

在特定环境中安装Tensorflow。用于测试运行

 (newEnv)C:> python
 >>>import tensorflow as tf
 >>>hello = tf.constant('Hello Tensorflow!')
 >>>sess = tf.Session()
 >>>sess.run(hello)

它应该在没有输出错误的情况下运行" Hello Tensorflow)。在Windows 10上使用python 3.5 64位进行测试,并安装了tensorflow 1.0.1 cpu版本。

答案 2 :(得分:0)

Windows 10 (使用 NVidia 840M GPU

如果您使用其他GPU检查here,请确保您的计算编号为> 3.0。我的GPU有5.0

主要遵循official install instructions的说明和Stack Overflow Answer

的步骤

我发现大多数答案都没有将完整安装与干净安装结合起来。

首先配置机器

  1. Download Anaconda-Windows Link下载并安装Anaconda
    • 安装Anaconda作为用户(我没有测试安装为管理员)
  2. 下载cuDNN v5.1 (Jan 20, 2017), for CUDA 8.0
    • 需要输入您的电子邮件地址并注册。
    • 解压缩此文件夹并将*/cuda/bin文件夹添加到%PATH%
  3. 安装NVIDIA Cuda Version 8 for Windows 10
    • 同时确保这是您的路径
  4. 检查是否缺少DLL:如果where MSVCP140.DLL没有返回任何内容,您可能需要将其添加到路径中或找到它here
  5. 打开 Anaconda CMD admin privilages)
  6. 现在使用conda安装并测试安装

    在Anaconda CMD中(使用管理员):

    conda create -n tensorflow python=3.5 anaconda
    activate tensorflow
    pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.0.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl
    

    在Python中:

    import tensorflow as tf
    hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
    sess = tf.Session()
    print(sess.run(hello))
    

    还可以使用this answer中的代码进一步确认您使用的是GPU