深度学习环境配置——windows下的tensorflow-cpu=2.2.0环境配置

深度学习环境配置——windows下的tensorflow-cpu=2.2.0环境配置

环境含量

tensorflow-cpu:2.2.0
无需装keras,tensorflow因为自带了。

环境配置

1、Anaconda的下载
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新版本anaconda的下载:
安装最新的Anaconda,首先登录Anaconda的官网:Anaconda | Inpidual Edition。直接下载对应安装包就可以。

2、Anaconda的安装

深度学习环境配置——windows下的tensorflow-cpu=2.2.0环境配置

选择安装的位置,可以不安装在C盘。

深度学习环境配置——windows下的tensorflow-cpu=2.2.0环境配置

我选择了Add Anaconda to my PATH environment variable,这样会自动将anaconda装到系统的环境变量中,配置会更加方便一些。

深度学习环境配置——windows下的tensorflow-cpu=2.2.0环境配置

等待安装完之后,Anaconda的安装就结束了。

二、配置tensorflow2-cpu环境

1、tensorflow2-cpu环境的创建与激活

启动:

深度学习环境配置——windows下的tensorflow-cpu=2.2.0环境配置

在命令提示符中输入以下命令:

conda create –n tf2-cpu python=3.6
activate tf2-cpu

总共有两条指令:
前面一条指令用于创建一个名为tensorflow2的环境,该环境的python版本为3.6。
后面一条指令用于激活一个名为tensorflow2的环境。

2、tensorflow2-cpu库的安装

由于我们所有的操作都必须在对应的环境中进行,所以我们需要在安装库之前激活环境。

activate tf2-cpu

然后

使用如下指令安装即可。下述指令中,requirements.txt前方的路径是我将文件放在桌面的路径,各位同学根据自己的电脑修改。

pip install -r C:\Users\33232\Desktop\requirements.txt

requirements.txt文件内容如下:

scipy==1.4.1
numpy==1.18.4
matplotlib==3.2.1
opencv_python==4.2.0.34
tensorflow_cpu==2.2.0
tqdm==4.46.1
Pillow==8.2.0
h5py==2.10.0

三、使用tensorflow2-cpu环境

1.在pycharm中打开对应文件,并在左上角的File种选择Settings

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2、打开Python Interpreter

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3、根据蓝色标注进行点击深度学习环境配置——windows下的tensorflow-cpu=2.2.0环境配置

4、点击 ‘+’

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5、

在Conda Environment中选择Existing environment中的Interpreter可以选择刚刚配置好的环境

深度学习环境配置——windows下的tensorflow-cpu=2.2.0环境配置

结尾:

好了,至此我们的环境安装就结束了,可以愉快的训练了!

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原文链接:https://blog.csdn.net/qq_51831335/article/details/123159993

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