机器学习TensorFlow安装之CPU版本

      TensorFlow1.5发布的时候，出于好奇下载安装跑了一下演示的几个代码。最近，重新拿起书本学习深度学习，发现TensorFlow已经更新发布到了2.6版本了。由于这期间电换了电脑，为了学TensorFlow只有再次安装了！

       两台电脑，一台笔记本电脑，没有独立显卡；另一台台式机，安装了NVIDIV的T1000入门显卡。所以我安装了两个版本的TensorFlow，cup版本的还算顺利，GPU版本的折腾了一个下午。

一、无显卡笔记本安装TensorFlow的cpu版本

笔记本配置：win10-64位专业版，I7,16G。cup版本的TensorFlow安装比较简单，目前最新版本的TensorFlow2.6.0 支持Python3.9.7，经过测试完全可以跑官网的示例。当然如果安装GPU版本的建议还是下载Python3.6版本的，可能会比较稳定，因为我在台式机上用Python3.9版本安装TensorFlow2.6没有成功，当然也可能会成功，（后面详述）反正我是后来用3.6版本装好的GPU版本。

1、安装Anaconda3

下载地址：Anaconda https://www.anaconda.com/products/individual-d
安装方法网上有很多，介绍的已经很全面了： https://blog.csdn.net/weixin_39618121/article/details/112610492

2、新建虚拟环境Tensor

conda create -n Tensor python=3

运行自动创建一个名称位Tensor的虚拟环境，python版本位最新的3.9.7。

python安装后，运行一下看看，一切正常，提示Python3.9.7已经安装。

接下来我们根据自己喜好下载一个代码编辑器，当然也可以用Python自带的，不过我还是喜欢用sublimetext，开源软件、插件很多基本都能满足需求，当然最主要原因的是免费^_^，下载地址： http://www.sublimetext.com/3

配置编辑器方法网上很多，这里给个链接：https://blog.csdn.net/samenmoer/article/details/89740271?utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-

3、安装TensorFlow

首先激活上一步创建的Tensor虚拟环境

activate Tensor

这里如果直接安装TensorFlow因为网络的问题可能会失败，所以我们先配置pip使用清华源：
 

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

或者我们可以直接将对应版本的TensorFlow下载到本地安装，下载地址在官网

然后使用安装命令在本地安装，（安装时将文件放在CMD窗口命令的当前目录下）

pip install tensorflow_cpu-2.6.0-cp39-cp39-win_amd64.whl

安装tensorflow

pip install tensorflow

安装后运行一段Tensor代码测试

python -c "import tensorflow as tf;print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

如果你是按照我上面的步骤进行的，那么大概率这里会报错！并报出下面的提示：Cannot register 2 metrics with the same name: /tensorflow/api/keras/optimize

不过大家完全不用担心，这个是因为Keras版本问题造成的，使用conda list,命令查看一下当前Tensor虚拟环境下的包，找到其中的Keras看看版本号，我的解决办法是重新安装Keras的2.6版本版本

pip install keras==2.6.0

安装后重新运行TensorFlow测试代码，如果出现下面的输出那么恭喜你安装成功，可以愉快的学习了！

 总体来说安装CPU版本的还是比较顺利的，但是安装GPU版本就比较折腾人了，我是花了一个下午的时间不断踩坑才安装成功。