1.1 Windows平台下的TensorFlow开发环境搭建

Windows平台（64位）平台下的TensorFlow开发环境搭建

> 下载及安装Anaconda开发工具

Anaconda是Python的一个科学计算发行版，内置了上千个Python经常会用到的库，包括Scikit-learn、NumPy、SciPy、Pandas等。

它支持Windows、macOS以及Linux。

我们只需要下载Python 3.6 version就可以了。

由于从官网上下载速度可能比较慢，所以建议从国内的镜像网站上下载。

我们可以通过清华映像站来下载Anaconda。

里面有许多Anaconda的版本，我们根据教学需要，选择Anaconda3-4.2.0的版本。大家可以根据自己的操作系统版本选择相应的安装包文件进行下载。

这里以Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe为例来解释一下文件名的含义：3-是Python版本3.x，Windows-x86是32位系统，Windows-x86_64是64位系统。

接下来我们进行Anaconda的安装。

我们以Windows10系统为例。下载完成后是一个大约400M的文件。

接下来只要选择Next和I Agree就可以了，整个安装过程大概五分钟左右。

在安装好了以后，我们可以看到在目录中多了一个Anaconda3的文件夹。

这里有许多的程序，在之后我们会用到比较多的是Anaconda Prompt以及Jupyter Notebook。

下一步，我们需要在Anaconda中安装TensorFlow。

不过在安装TensorFlow之前，我们最好先修改一下扩展包下载的位置，因为直接从国外的网站下载还是比较慢，所以我们先做一个修改国内镜像源的操作。

通过conda config命令生成配置文件，在这个配置文件里会指定从哪里去下载将要下载的扩展包。在这里呢，我们使用清华的镜像：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

首先，我们打开Anaconda Prompt窗口，执行命令：

然后执行命令：

conda config --set show_channel_urls yes

之后，我们到用户的目录底下找到.condarc文件。

用编辑软件（记事本就可以）打开. condarc文件，删除第三行：– defaults，再保存文件即可（图1-8是原文件，图1-9是删除后的文件），镜像源就修改好了。

我们知道TensorFlow有支持GPU的版本，有条件的话，可以安装GPU版本。在教学过程中，我们安装普通CPU的版本即可。

安装普通版TensorFlow命令为：conda install tensorflow

安装GPU版TensorFlow命令为：conda install tensorflow-gpu

接下来它会去相应的网站下载安装包，大约需要几分钟的时间。

TensorFlow的安装依赖于MSVCP140.DLL，如果安装过程中报相关错误信息，请确定是否已经有安装过Visual C++ 2015 redistributable（x64 version），并且在%PATH%里。

Visual C++ 2015 redistributable的下载网址如下：

安装完毕后，需要测试TensorFlow是否安装成功，我们会用到刚刚提到的Jupyter Notebook。

双击打开Jupyter Notebook。它实际上会先启动一个本地后台的服务器，然后通过浏览器的模式去做编辑和运行（浏览器会自动弹出）。

我们点开右上角的New，选择下图中红框所示的Python[conda root]

它会新建一个Untitled的文件。我们在第一行中输入：

import tensorflow as tf

tf.__version__

注意：第二行输入中的下划线是两个下划线

然后可以用快捷键Ctrl+Enter执行

可以看到输出的结果为1.2.1，说明TensorFlow的版本为1.2.1，这时我们的TensorFlow就已经安装成功了。

Last updated 5 years ago