TensorFlow2.0--Chapter01环境搭建

以你之姓@ 2022-11-05 03:16 278阅读 0赞

# TensorFlow2.0–Chapter01环境搭建 #

> TensorFlow 是一个端到端开源机器学习平台。它拥有一个全面而灵活的生态系统，其中包含各种工具、库和社区资源，可助力研究人员推动先进机器学习技术的发展，并使开发者能够轻松地构建和部署由机器学习提供支持的应用。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1MTc2NTQ4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]

### 文章目录 ###

*  TensorFlow2.0--Chapter01环境搭建
 *  TensorFlow1.x or 2.x
 *  安装Anaconda
 *  环境配置
 *   *  添加国内镜像源
     *  创建新环境
     *  进入tf2环境
     *  安装tensorflow2.0

# TensorFlow1.x or 2.x #

Google于去年早些时候发布了TensorFlow 2.0，这是对现有TensorFlow 1.0的重大飞跃。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1MTc2NTQ4_size_16_color_FFFFFF_t_70]

*  TensorFlow 1.x 主要用于处理「静态计算图」的框架。  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1MTc2NTQ4_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
    使用 Tensorflow 2.0，我们可以简单地才用 “更像 python” 的功能形式，与 PyTorch 和 Numpy 操作直接相似。而不是带有计算图的两步范例，使其（除其他事项外）更容易调试 TF 代码。详细信息

![在这里插入图片描述][20210303225743822.png]

# 安装Anaconda #

> 在Anaconda中安装TensorFlow可以直接安装在缺省的base环境中，也可以专门新建一个虚拟环境来安装。新建一个新的环境的好处是可以和已有环境隔离，不会干扰已有环境。例如已有环境是Python 3.8版本，如果有的程序只能运行Python 3.7版本的环境，就可以新建一个Python 3.7版本的专用环境。

官网：https://www.anaconda.com/

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1MTc2NTQ4_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
安装自己电脑合适的版本即可

# 环境配置 #

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1MTc2NTQ4_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]

## 添加国内镜像源 ##

Anaconda 安装完成后，国内的网络连接Anaconda的官方源，速度基本为0，大部分时间是连接不上的。国内清华大学有对应的镜像源，可以更改为对应的源，可以通过更换原解决

打开anaconda prompt ，在命令行中直接使用以下命令：

# 使用清华镜像源
    conda config --prepend channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
    conda config --set show_channel_urls yes
    # 或者使用国科大镜像源
    conda config --prepend channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
    conda config --prepend channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
    conda config --set show_channel_urls yes

## 创建新环境 ##

打开开始菜单中的“AnacondaPrompt”进入 Anaconda 的命令行终端，输入命令:

conda create --name tf2 python=3.7

## 进入tf2环境 ##

conda activate tf2

创建一个juputer notebook快捷方式

conda activate tf2
    conda install nb_conda

安装完毕后在Windows菜单里会多一项Jupyter Notebook(tf2)(图2.16），汇过这个菜单可以启动tf2环境下的Jupyter Notebook 服务  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1MTc2NTQ4_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]

## 安装tensorflow2.0 ##

conda install tensorflow=2.0

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1MTc2NTQ4_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]

查看版本

import tensorflow as tf
    tf.__version__

'2.0.0'

然后就可以运行 python 检验一下tensorflow安装路径：

tf.__path__

['C:\\Users\\Administrator\\anaconda3\\envs\\tf2\\lib\\site-packages\\tensorflow']

> 环境搭建好啦，让我们继续深入学习Tensorflow2.0吧

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