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- 0. 准备
- 1. anaconda3安装
- 2. 安装tensorflow2.0.0a(GPU版本)
- 3. 安装tensorflow1.14.0(CPU版本)
- 4. 之后遇到的问题
- 5. tf1.x 和 tf2.0 的切换
0. 准备
方法: 使用anaconda构建相互独立的虚拟环境,然后用pip安装
1. anaconda3安装
下载python3.7版本
👉 Anaconda Installers
✏️ 注意:
A.勾选 “Install for Just Me (recommended) ”
B.不要勾选 “Add Anaconda to my PATH environment variable.”
C.如果不打算使用多个版本的Anaconda或者多个版本的Python,勾选 “Register Anaconda as my default Python 3.7”。
验证:
打开 Anaconda Prompt,输入
conda --version
若能显示conda版本号,则安装成功
2. 安装tensorflow2.0.0a(GPU版本)
打开Anaconda Prompt
✅ 创建虚拟环境
tf2_win是环境名,可替换
conda create -n tf2_win python=3.7
✅ 激活环境
左侧出现 (tf2_win) 即表示激活成功
conda activate tf2_win
✅ pip安装
如果不打算装gpu版本,把-gpu去掉即可
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu==2.0.0a0
用清华源速度较快
✅ 验证是否安装成功
出现:tensorflow-gpu 2.0.0a0 pypi_0 pypi
表示安装成功
conda list
✅ 安装cuda10.0和cudnn7.6.0
如果安装CPU版本可以跳过
conda install cudnn=7.6.0
conda install cudatoolkit=10.0.130
✅ 验证是否安装成功
conda list
出现:
cudnn 7.6.0 cuda10.0_0
即表示安装成功
3. 安装tensorflow1.14.0(CPU版本)
和安装2.0版本类似
先创建虚拟环境,tf1_win是环境名
conda create -n tf1_win
✅ 激活环境
conda activate tf1_win
✅ 安装1.14.0 cpu 版本
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow==1.14.0
✅ 验证安装成功
conda env list
出现:
base F:\Anaconda3_win
tf1_win * F:\Anaconda3_win\envs\tf1_win
tf2_win F:\Anaconda3_win\envs\tf2_win
则表示安装成功✌️
4. 之后遇到的问题
打开Jupyter notebook运行代码时报错
AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'numpy'
解决方法:重装❗️
进入虚拟环境后
pip uninstall numpy
pip install -U numpy
5. tf1.x 和 tf2.0 的切换
进入 Anaconda 后,在左上角Home菜单栏中 Applications on 旁边下拉选择虚拟环境,比如我的 tf1.x 环境命名为 tf1_win,选择之后,该环境即为 tf1.x 的环境,与 tf2.x 的互不干扰。
以上方法亲测可用,欢迎交流。
本文标签: 两个版本tensorflowWindows
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