TensorFlow相关组件的安装

发布时间:2024年01月11日
安装Anaconda3
  1. 安装Anaconda3的时候可以安装在任意磁盘中,在勾选path的时候全部勾选即可。
  2. 更换Anaconda3的下载源为清华大学源,在此期间不要打开Anaconda3,在cmd中依次输入以下即可:

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

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

conda config --set show_channel_urls yes

安装Cuda 10.1

显卡驱动版本请先更新至最新版本。及以上。

一步步默认安装即可

安装Cudnn-10.1
  1. 首先在cuda安装根目录中找到
  2. 进入下面目录中

  1. 将cudnn-10.1压缩包解压处理后 将cudnn文件夹放在上图中的v10.1中
  2. 复制这个路径
  3. 配置路径 🡪 1.打开环境变量配置,找到系统变量🡪Path,双击配置🡪新建🡪将复制的路径粘贴进来。并将其上移到下图选中的下方 ,点击确定即可
配置TensorFlow GPU 2.0
  1. 打开Anaconda3,进入首页后点击Environments 🡪 下方的“Create”
  2. 命名为TensorFlow2.0🡪选择Python3.7,另外R 不选。
  3. 选中
  4. 选中 All
  5. 搜索tensorflow?
  6. 找到 tensorflow-gpu 2.0.0版本 点击apply等待下载,因为更改为清华大学的源所以下载很快。
我的第一个TensorFlow程序
  1. 打开goland开发工具(没有就自己安装)并新建项目

安装这样的路径创建文件

下面是一段代码

from future?import absolute_import, division, print_function, unicode_literals

*# 安装 TensorFlow

*import tensorflow?as tf
mnist = tf.keras.datasets.mnist

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
tf.keras.layers.Dense(128, activation= ‘relu’ ),
tf.keras.layers.Dropout(0.2),
tf.keras.layers.Dense(10, activation= ‘softmax’ )
])

model.compile(optimizer= ‘adam’ ,
loss= ‘sparse_categorical_crossentropy’ ,
metrics=[ ‘accuracy’ ])
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)

复制上面的代码到你项目的.py文件中

然后,右击选择运行

注意:第一次运行毕竟慢,下面是运行效果

所有的安装和测试都已完成。

文章来源:https://blog.csdn.net/AAI666666/article/details/135495433
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