it-swarm.com.ru

Установка tenorflow с анакондой в windows

Я установил Anaconda на Windows 64 бит. Я загрузил PyCharm для создания проекта, и в терминале PyCharm я установил numpy, scipy, matplotlib, используя следующие команды:

conda install numpy
conda install scipy
conda install matplotlib

Я не могу установить Tensorflow так же, как я установил эти другие пакеты. Как мне его установить?

31
Ahmad

Google недавно запустил новую версию Tesnsorflow r0.12, которая включает в себя поддержку Windows, и версия CPU и GPU теперь может быть установлена ​​с использованием версии Python> = 3.5.2 (только 64-битная).

Только для версии CPU откройте command Prompt и введите следующую команду

pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-0.12.0rc0-cp35-cp35m-win_AMD64.whl

Следуйте этому Tensorflow в Windows для пошаговых инструкций.

ОБНОВЛЕНИЕ

Чтобы установить текущую последнюю версию, выполните следующую команду:

pip install tensorflow #CPU only
pip install tensorflow-gpu #For GPU support
14
Muhammad Hannan

Чтобы установить TF на Windows, выполните следующие действия:

conda create --name tensorflow python=3.5
activate tensorflow
conda install jupyter
conda install scipy
pip install tensorflow-gpu

Используйте pip install tensorflow вместо pip install tensorflow-gpu, если вы хотите установить ЦП только для версии TF.

Примечание: эта установка была протестирована с Anaconda Python 3.5 (64 bit) . Я также попробовал те же шаги установки с (a) Anaconda Python 3.6 (32-разрядная версия), (b) Anaconda Python 3.6 (64-разрядная версия) и (c) Anaconda Python 3.5 (32-разрядная версия), но все они (т.е. ( а), (б) и (в)) не удалось.

11
SilverSurfer

Google объявил о поддержке tenorflow в Windows. Следуйте инструкциям по адресу https://developers.googleblog.com/2016/11/tensorflow-0-12-adds-support-for-windows.html . Обратите внимание, что для установки графического процессора необходим CUDA8.0.

Если вы установили 64-разрядную версию Python 3.5 (из Python.org или Anaconda), вы можете установить TensorFlow с помощью одной команды: C:> pip install tenorflow

Для поддержки графического процессора, если у вас установлен CUDA 8.0, вы можете установить следующий пакет: C:> pip install tenorflow-gpu

5
learningstack

В настоящее время тензор потока имеет двоичные файлы только для ОС на базе Unix, то есть для Ubuntu Mac OS X - поэтому нет упоминания о Windows в setup docs .

Есть долгие дискуссии о Github:


Ответ _ - тензорный поток - это или он (скоро) будет совместим с рабочим процессом Windows?


Предложение:

На данный момент в Windows самый простой способ начать работу с TensorFlow будет использовать Docker: http://tensorflow.org/get_started/os_setup.md#docker-based_installation

Добавлять поддержку Windows должно стать проще, когда Bazel (используемая нами система build ) Добавляет поддержку для сборки на Windows, которая включена дорожная карта для Bazel 0.3. Вы можете увидеть полную дорожную карту Bazel здесь.

Или просто используйте Linux VM (используя VMPlayer), и указанные шаги настроят его для вас. 


Для PyCharm - После создания среды conda вам необходимо установить новый интерпретатор (в среде conda) как interpretor для использования в PyCharm:

Теперь, чтобы использовать интерпретатор conda из PyCharm, перейдите в файл> настройки> проект> интерпретатор, выберите Добавить локальный в поле интерпретатора проекта (маленькое зубчатое колесо) и просмотрите интерпретатор или пройдите путь.

Местоположение по умолчанию - среда находится под conda_root/envs/tensorflow. Новый интерпретатор Python будет находиться в conda_root/envs/tensorflow/bin/pythonX.X, так что site-packages будет в conda_root/envs/tensorflow/lib/pythonX.X/site-packages

5
Nabeel Ahmed

Мне удалось установить tenorflow на окнах, следуя инструкциям на tenorflow.org, используя метод установки conda, как указано здесь: https://www.tensorflow.org/get_started/os_setup#anaconda_installation . Существуют небольшие различия в том, как активировать «среду» в Windows, вы вызываете «активировать» напрямую без «источника». Итак, для меня после установки анаконды выполняются следующие шаги:

C:\Users\Dunschm>conda create -n tensorflow python=3.5
C:\Users\Dunschm>activate tensorflow
(tensorflow) C:\Users\Dunschm>conda install -c conda-forge tensorflow
3
MartinD

У меня питон 3,5 с анакондой. Сначала я попробовал все, что указано выше, но у меня не получилось на Windows 10 64bit. Так что я просто попытался: - 

  1. Откройте командную строку
  2. Проверьте версию Python, для которой вы хотите установить тензор потока, если у вас есть несколько версий Python.
  3. Если у вас есть только одна версия, введите cmd:

    C:/>conda install tensorflow 
    

    для нескольких версий python введите cmd:

    C:/>conda install tensorflow python=version(e.g.python=3.5)
    

Это работает, просто попробуйте.
После установки откройте консоль ipython и импортируйте тензор потока:

import tensorflow

Если тензор потока установлен правильно, то вы готовы к работе . Наслаждайтесь машинным обучением :-)

2
Harshit Satya

activate tensorflow

conda install -c conda-forge tensorflow работал для меня.

Ни один из других шагов, упомянутых в Интернете, не помог, я нашел это здесь при попытке установить более старую версию. 

Несмотря на то, что шаги, упомянутые в ссылке, похоже, для MAC OS X/Linux, он работал в Windows 7

Вы можете установить spyder вместе с этим conda install spyder

2
Narahari B M

Это сработало для меня:

conda create -n tensorflow python=3.5
activate tensorflow
conda install -c conda-forge tensorflow

Откройте Анаконда Навигатор. 

Измените раскрывающийся список «Приложения на» с «root» на «tenorflow»

смотреть скриншот

Запустить Spyder

Запустите небольшой код, чтобы убедиться, что вы готовы пойти:

import tensorflow as tf
node1 = tf.constant(3, tf.float32)
node2 = tf.constant(4) # also tf.float32 implicitly
print(node1, node2)

или же

hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
2
Doru C

Я нашел более свежее сообщение в блоге в Anaconda, которое инструктирует, как легко установить TF . Я использовал: 

conda create -n tensorflow_env tensorflow

Или для версии GPU (убедитесь, что у вас есть NVIDIA GPU) 

conda create -n tensorflow_gpuenv tensorflow-gpu

Таким образом, у вас будут разные среды для разных TF.

1
Shahram

Следующая команда из вашего командного окна (и, предпочтительно, среды conda) будет работать при условии, что у вас есть видеокарта Nvidia.

conda install tensorflow-gpu 
1
Legend_Ari

Это то, что я сделал для установки версии Anaconda Python 3.6 и Tensorflow на Windows 10 64bit. И это был успех!

  1. Перейдите на https://www.continuum.io/downloads , чтобы загрузить версию Anaconda Python 3.6 для Windows 64bit.

  2. Создайте среду conda с именем tensflow, вызвав следующую команду:

    C:> conda создать -n тензор потока

  3. Активируйте среду conda, введя следующую команду:

    C:> активировать tenorflow (тензор потока) C:> # Ваше приглашение должно измениться

  4. Перейдите по адресу http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/enter code здесь, чтобы загрузить файл «ensorflow-1.0.1-cp36-cp36m-win_AMD64.whl ». (В моем случае файл будет расположен в «C:\Users\Joshua\Downloads» после загрузки)

  5. Установите Tensorflow с помощью следующей команды:

    (tenorsflow) C:> pip install C:\Users\Joshua\Downloads\tenorflow-1.0.1-cp36-cp36m-win_AMD64.whl

Вот что я получил после установки:  enter image description here

  1. Подтвердите установку, введя следующую команду в вашей среде Python:

    импортировать тензорный поток как tf hello = tf.constant ('Hello, TensorFlow!') sess = tf.Session () print (sess.run (hello))

Если вы получили сообщение «Hello, TensorFlow!», Это означает, что вы успешно установили свой Tensorflow.

0
Joshua

Откройте Anaconda Prompt 

убедитесь, что ваша версия пипа обновлена 

а у тебя питон 3.4 3.5 или 3.6 

Просто запустите команду 

pip install --upgrade tensorflow

вы можете получить помощь из документации и видео

Удачи

0
Arslan Ahmad

Я использую windows 10, Anaconda и python 2. Комбинация упомянутых решений сработала для меня:

После того, как вы установили тензор потока с помощью:

C:\Users\Laleh> conda create -n tenorflow python = 3.5 # использовать вашу версию python

C:\Users\Laleh> активировать тензор потока

(tenenflow) C:\Users\Laleh> conda установить -c conda-forge tenorflow

Тогда я понял, что тензор потока не может быть импортирован в блокнот Jupyter, хотя он может работать в запятых окнах. Чтобы решить эту проблему, сначала я проверил:

список спецификаций ядра jupyter

Я удалил спецификацию ядра Jupyter, используя:

jupyter kernelspec удалить python2

Теперь список спецификаций ядра jupyter указывает на правильное ядро. Я снова активирую tenorflow и установил ноутбук в его среду:

C:\Users\Laleh> активировать тензор потока

(tenorflow) C:> Конда установить ноутбук

Также, если вы хотите использовать другие библиотеки, такие как matplotlib, они должны быть установлены отдельно в среде tenorflow

(тензор потока) C:> conda install -c conda-forge matplotlib

Теперь у меня все отлично работает.

0
laleh kalantari

Эта документация ссылка полезна и работает для меня. Устанавливает все зависимости и выдает работающую Анаконду. Или этот ответ также полезен, если вы хотите использовать его с spyder

0
Ameer Moaaviah
  • Установить Anaconda для Python 3.5 - можно установить из здесь для 64-битных окон 

  • Затем установите TensorFlow из здесь

(Я пробовал ранее с Anaconda для Python 3.6, но не удалось, даже после создания Conda env для Python3.5)

Кроме того, если вы хотите запустить Блокнот Jupyter и использовать в нем TensorFlow. Используйте следующие шаги.

Перейдите в TensorFlow env: 

C: > activate tensorflow
(tensorflow) C: > pip install jupyter notebook

После установки вы можете запустить Jupyter Notebook и протестировать

(tensorflow) C: > jupyter notebook
0
Vertika Srivastava

Вышеприведенные шаги Conda install -c conda-forge тензор потока

будет работать и для Windows 10, но версия Python должна быть 3.5 или выше. Я использовал его с Anaconda Python версии 3.6 в качестве формата буфера протокола, на который он ссылается, доступным на 3.5 или выше . Спасибо, Sandip 

0
Sandip Guha