人工智能基础——Tensorflow环境

水深无声 2021-07-25 19:55 438阅读 0赞

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简介  
TensorFlow  
一个基于数据流编程（dataflow programming）的符号数学系统，  
被广泛应用于各类机器学习（machine learning）算法的编程实现，  
其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief。

Tensorflow拥有多层级结构，  
可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算，  
被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究 。

TensorFlow由谷歌人工智能团队谷歌大脑（Google Brain）开发和维护，拥有包括TensorFlow Hub、TensorFlow Lite、TensorFlow Research Cloud在内的多个项目以及各类应用程序接口  
（Application Programming Interface, API） \[2\] 。

自2015年11月9日起，  
TensorFlow依据阿帕奇授权协议（Apache 2.0 open source license）开放源代码 。

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TensorFlow即可以支持CPU，也可以支持CPU+GPU。  
前者的环境需求简单，后者需要额外的支持。

TensorFlow是基于VC++2015开发的，  
所以需要下载安装VisualC++ Redistributable for Visual Studio 2015 来获取MSVCP140.DLL的支持。

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下载并安装anaconda  
下载并安装Python编译器，以3.7X为例。  
如果要安装GPU版本（有N卡，即NVIDIA显卡），需要以下额外环境：

0）有支持CUDA计算能力3.0或更高版本的NVIDIAGPU卡。

1）下载安装CUDA Toolkit 8.0，并确保其路径添加到PATH环境变量里；

2）下载安装cuDNN v6或v6.1，并确保其路径添加到PATH环境变量里；

3）CUDA8.0相关的NVIDIA驱动。

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1.检查Anaconda是否成功安装：conda --version

![在这里插入图片描述][20200205142554430.png]  
2.检测目前安装了哪些环境：conda info --envs  
![在这里插入图片描述][20200205142622816.png]

3.检查目前有哪些版本的python可以安装：  
conda search --full-name python  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzMzNjA4MDAw_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

4.安装不同版本的python：conda create --name tensorflow python=3.7

– 错误问题解决  
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![在这里插入图片描述][20200209134558134.png]  
![在这里插入图片描述][20200209134840365.png]

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