基于Windows环境下CPU和GPU版本Tensorflow详细安装过程

一、Tensorflow简介

TensorFlow 是一个开源的、基于 Python 的机器学习框架，它由 Google 开发，并在图形分类、音频处理、推荐系统和自然语言处理等场景下有着丰富的应用，是目前最热门的机器学习框架。

二、安装Anaconda

参考下面的文章中的Anaconda那部分进行安装：

• 基于Windows中学习DeepLearning之搭建Anaconda+Pytorch（Cuda+Cudnn）+Pycharm工具和配置环境完整最简版
  

三、判断python版本为下一步做准备，打开控制平台复制下面的命令粘贴输出。

python --version

四、找到Anaconda自带的Anaconda Prompt并点击打开，复制粘贴输入下面的命令运行。中间运行中会要进行process判断，用户需选择输入“y”再次运行，下图第二张表示命令运行完Tensorflow环境创建成功。注意：下面的命令中的python=3.7.0是根据用户电脑安装的python对应的版本，若用户的python版本是3.6.2那么也要对应修改成python=3.6.2。

conda create --name tensorflow python=3.7.0

五、继续复制粘贴输入下面的命令运行激活Tensorflow环境，同时给也可以通过conda deactivate来关闭TensorFlow环境。

conda activate tensorflow

六、接下来安装CPU版本Tensorflow，复制粘贴输入下面的命令运行（需要一定时间，大家耐心等候）。

注意：若报“ check_hostname requires server_hostname”错误原因可能是没有关闭VPN，大家开启的话记得安装前提前先关闭VPN。

pip install tensorflow

七、下来安装GPU版本Tensorflow，复制粘贴输入下面的命令运行（需要一定时间，大家耐心等候）。

pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu

八、Tensorflow安装完成后进行判断是否安装成功，先复制粘贴输入下面的命令运行进入python运行环境。

python

9、逐行复制粘贴代码，输入如下代码运行，判断结果是否正常输出。如果输出图片中的结果说明安装成功。

import tensorflow as tf

tf.compat.v1.disable_eager_execution()

hello = tf.constant('Hello,Tensorflow')

sess= tf.compat.v1.Session()

print(sess.run(hello))