Windows下安装CPU版的tensorflow2.0版本

安装过程中遇到了很多坑。几天后,我也在网上搜索了教程,但总是有问题。之后,各种信息搜索终于成功了。写个博客记录,下次换电脑的时候安装一下,免得踩坑。

一、安装anaconda,添加环境变量

首先我装的是anaconda3,版本号为4.10.3,是2021.11,比较新,
Windows下安装CPU版的tensorflow2.0版本
之前的安装并没有把这个加到环境变量里,所以先参考网上的链接把它加到环境变量里。
适用于其他软件添加环境变量
添加以上四个,后面的都是一样,每个人路径不一样
只要显示这样说明环境变量配置好了

二、安装tensorflow(CPU版)

我的PyCharm版本是3.9.7,所以只能下载对应的tensorflow版本,打开Anaconda Prompt,输入以下代码

conda create -n tensorflow python=3.9.7

这里我是3.9.7版本,不同版本自己修改
Windows下安装CPU版的tensorflow2.0版本
正常是这样就对了,然后输入activate tensorflow就可以了。
接下来使用pip命令安装

pip install -I https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow_cpu-2.6.0-cp39-cp39-win_amd64.whl

这里一定注意后面i是大写,当时没少走坑,然后后面跟着下载链接,
Windows下安装CPU版的tensorflow2.0版本

原网址在这:tensorflow版本下载链接
Windows下安装CPU版的tensorflow2.0版本
然后就是下载了,下载完后提示我要更新pip版本 跟着命令敲就行
Windows下安装CPU版的tensorflow2.0版本
Windows下安装CPU版的tensorflow2.0版本
安装完之后会提示我要下载这些模板的指定版本以适配tensorflow,同样是按照命令来就行了(numpy包当时一直下载不下来,我更改了别的版本,好像也不影响?)

3.测试是否安装成功

以上操作完后就在命令行中输入python
输入import tensorflow as tf
如果出现以下警告
This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library…
其实这个警告是提醒tensorflow可以以更快速度运行,
输入以下代码忽略

import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'

再次导入就没有问题了,什么都没有说明没有问题,然后用下面的代码测试安装成功

import tensorflow as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
hello = tf.constant('hello,tensorflow')
sess= tf.compat.v1.Session()
print(sess.run(hello))

使用此代码进行测试
Windows下安装CPU版的tensorflow2.0版本
能出结果说明就是成功了,在这里当时还遇到问题,因为别人是比较早装,有些可能是tensorflow1.0版本,这是2.0,有些命令不一样。详细可以参考以下两篇博客:
https://blog.csdn.net/sinat_36502563/article/details/102302392?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522164753033016780261910546%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fall.%2522%257D&request_id=164753033016780261910546&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2allfirst_rank_ecpm_v1~rank_v31_ecpm-2-102302392.142v2pc_search_result_cache,143v4register&utm_term=module+tensorflow+has+no+attribute+Session&spm=1018.2226.3001.4187

https://blog.csdn.net/weixin_38410551/article/details/103631977

这是第一次写博客,还有很多不足之处。欢迎各位大佬指正。我也是刚开始深度学习的新手,希望和大佬们一起学习。

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