1.Window,MacOS,Linux都已支持Tensorflow。
2.Window用户只能使用python3.5(64bit)。MacOS,Linux支持python2.7和python3.3+。
3.有GPU可以安装带GPU版本的,没有GPU就安装CPU版本的。
推荐安装Anaconda,pip版本大于8.1。
Windows安装Tensorflow
CPU版本:
管理员方式打开命令提示符,输入命令:pip install tensorflow
GPU版本:
管理员方式打开命令提示符,输入命令:pip install tensorflow-gpu(注意 – 这里没有空格)
更新Tensorflow:
pip uninstall tensorflow
pip install tensorflow
CPU版本和GPU版本的区别是,GPU比CPU快,大概会快几十倍的样子,所以我选择的是GPU版本,但要电脑带有GPU处理器才行
Linux和MacOS安装Tensorflow CPU版本:
Python 2.7用户:pip install tensorflow
Python3.3+用户:pip3 install tensorflow
GPU版本:
Python 2.7用户:pip install tensorflow-gpu
Python3.3+用户:pip3 install tensorflow-gpu
我安装的是MacOS 的GPU版本,安装的时候报错,说:read time out (读取超时) 出现read time out 的安装命令: pip3 install tensorflow-gpu 解决方法:给命令加一个延时,此时的安装命令是: pip3 –default-timeout=100 install tensorflow-gpu 虽然安装在终端上显示是成功的,但是在Jupyter Notebook导入TensorFlow模块时,却显示存在这种问题是由于Python的版本和TensorFlow不兼容导致的 解决上遇到的又一新问题:
确定你的pip是在你需要的python3.6的环境。如果是的话直接pip install tensorflow # 最后我是用这条命令解决的问题,在conda list 下也可以看到TensorFlow模块导入成功
更新:同时还要确认python是64位,pip版本大于8.1 (pip install –upgrade pip)
安装Keras模块时,也会出现time out超时
pip install keras –upgrade
解决:设置一个默认的时间
pip –default-timeout=100 install keras