关于win10在tensorflow的安装及在pycharm中运行步骤详解
本文介绍在win10中安装tensorflow的步骤：
1、安装anaconda3
2、新建conda环境变量，可建多个环境在内部安装多个tensorflow版本，1.x和2.x版本功能差别太大，代码也很大区别
3、环境中安装python和fensorflow
4、用tensorflow运行一段测试程序
安装anaconda下载地址（清华镜像）:
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/选择最新版本
开始安装anaconda
选择安装位置
勾选后，点击install
等待一段时间
安装完成，直接退出
安装好anaconda以后，打开cmd输入conda--version”----->得到conda4.7.12，安装成功
anaconda3就安装好了
开始安装tensorflow
国外原地址下载太慢，这里设置国内镜像源，否则特别慢。。。。：
condaconfig--addchannelshttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
condaconfig--setshow_channel_urlsyes
我们先安装tensorflow2.0版本创建新的环境tensorflow2，输入：condacreate-ntensorflow2python=3.7
输入y
开始自动下载文件（可以看到下载的Python版本为3.7.6版本，文件目录在E:\anaconda3\envs中，后面配置时会用到），
激活刚才创建的环境，输入：activatetensorflow2
然后就开始安装TensorFlow，输入：pipinstall-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simpletensorflow==2.0.0-beta1
接下来自动安装好了，出现下面提示就安装好了，哈哈！
python的版本不一样，运行环境也不一样，如果还要安装1.x版本，(这里安装tensorflow1.9.0版本),再次进入cmd中
创建新的1.x版本环境
输入：condacreate-ntensorflow1python=3.6激活新环境
输入：activatetensorflow1安装TensorFlow
输入：pipinstall-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simpletensorflow==1.9.0
安装过程中，如需pip9.0.1升级pip20：
输入python-mpipinstall--upgradepip-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
运行tensorflow
既然fensorflow安装好了，我现在用pycharm打开运行一段代码，首先配置pycharm
打开设置–项目–项目编辑器–点击Add
按下面步骤，设置环境就ok了
我们设置一个新环境，将环境再改为刚安装好的tensorflow1.9.0的版本，测试运行一个小程序。
#-*-coding:utf-8-*-
"""
CreatedonMonNov1919:33:032018
@author:KUMA
"""
importnumpyasnp
importtensorflowastf
importos
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='0'
classLinearSep:
def__init__(self):
self.n_train=10
self.n_test=50
self.x_train,self.y_train,self.x_test,self.y_test=self._gene_data()
def_gene_data(self):
x=np.random.uniform(-1,1,[self.n_train,2])
y=(x[:,1]>x[:,0]).astype(np.int32)
x+=np.random.randn(self.n_train,2)*0.05
x_test=np.random.uniform(-1,1,[self.n_test,2])
y_test=(x_test[:,1]>x_test[:,0]).astype(np.int32)
returnx,y,x_test,y_test
#随机生成数据
dataset=LinearSep()
X_train,Y_train=dataset.x_train,dataset.y_train
print(Y_train)
Y_train=np.eye(2)[Y_train]
X_test,Y_test=dataset.x_test,dataset.y_test
Y_test=np.eye(2)[Y_test]
x=tf.placeholder(tf.float32,[None,2],name='input')
y=tf.placeholder(tf.float32,[None,2],name='output')
w1=tf.get_variable(name='w_fc1',shape=[2,20],dtype=tf.float32)
b1=tf.get_variable(name='b_fc1',shape=[20],dtype=tf.float32)
out=tf.matmul(x,w1)+b1
out=tf.nn.relu(out)
w2=tf.get_variable(name='w_fc2',shape=[20,2],dtype=tf.float32)
b2=tf.get_variable(name='b_fc2',shape=[2],dtype=tf.float32)
out=tf.matmul(out,w2)+b2
out=tf.nn.softmax(out)
#crossentropy损失函数
loss=-tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(y*tf.log(out+1e-8),axis=1),axis=0)
#准确率
correct_pred=tf.equal(tf.argmax(y,axis=1),tf.argmax(out,axis=1))
accuracy=tf.reduce_mean(tf.cast(correct_pred,tf.float32))
#定义优化器
train_op=tf.train.AdamOptimizer(1e-3).minimize(loss)#1e-3是学习律
#初始化网络
#BATCH_SIZE=128
EPOCH=7000#优化次数
sess=tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
forepinrange(EPOCH):
sess.run(train_op,feed_dict={x:X_train,y:Y_train})
loss_train,acc_train=sess.run([loss,accuracy],feed_dict={x:X_train,y:Y_train})
acc_test,pre_test=sess.run([accuracy,correct_pred],feed_dict={x:X_test,y:Y_test})
ifep%1000==0:
print(ep,loss_train,acc_train,acc_test)
print(Y_test.shape)
test_pre=sess.run(out,feed_dict={x:X_test,y:Y_test})
print(len(test_pre))
mask=np.argmax(test_pre,axis=1)
print(mask)
mask_0=np.where(mask==0)
mask_1=np.where(mask==1)
X_0=X_train[mask_0]
X_1=X_train[mask_1]
print(X_0)
结果如下：
`[1010111011]T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:141]YourCPUsupportsinstructionsthatthisTensorFlowbinarywasnotcompiledtouse:AVX2
00.810775160.10.34(50,2)10000.0138084591.00.82(50,2)20000.00258994921.00.82(50,2)30000.000889212071.00.82(50,2)40000.000384054061.00.82(50,2)50000.00018598941.00.82(50,2)60008.420033e-051.00.82(50,2)50[01110011111101001101100011101111111100110100110111]`
其中出现YourCPUsupportsinstructionsthatthisTensorFlowbinarywasnotcompiledtouse:AVX2这个没问题，可以忽略，能正常运行出结果。
总结
到此这篇关于关于win10在tensorflow的安装及在pycharm中运行步骤详解的文章就介绍到这了,更多相关tensorflow安装pycharm运行内容请搜索毛票票以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持毛票票！
声明：本文内容来源于网络，版权归原作者所有，内容由互联网用户自发贡献自行上传，本网站不拥有所有权，未作人工编辑处理，也不承担相关法律责任。如果您发现有涉嫌版权的内容，欢迎发送邮件至：czq8825#qq.com（发邮件时，请将#更换为@）进行举报，并提供相关证据，一经查实，本站将立刻删除涉嫌侵权内容。