1. 全栈程序员必看首页

【TensorFlow】Windows10 64 位下安装 TensorFlow – 官方原生支持

全栈程序员-站长 • • 未分类 • 阅读 41

之前写过一篇在ubuntu下安装TensorFlow的教程，那个时候TensorFlow官方还不支持Windows系统，虽然可以通过其他方法安装，但是终究不是原生的，而且安装过程繁琐易错。好消息是，Google官方在11月29号的开发者博客中宣布新的版本（0.12）将增加对Windows的支持，我11月30号知道的，立马就安装试了试，安装过程非常简单，不过也有一些需要手动调整。…

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

之前 写过一篇在 ubuntu 下安装 TensorFlow 的教程，那个时候 TensorFlow 官方还不支持 Windows 系统，虽然可以通过其他方法安装，但是终究不是原生的，而且安装过程繁琐易错。好消息是，Google官方在11月29号的开发者博客中宣布新的版本（0.12）将 增加对Windows的支持，我11月30号知道的，立马就安装试了试，安装过程非常简单，不过也有一些需要手动调整。

这里写图片描述

更新

这里我会列出对本文的更新。

  • 2017 年 3 月 1 日：cuDNN 版本从 5.0 升级到 5.1 版本，更新 cuda 和 cudnn 下载地址。
  • 2017 年 3 月 20 日：标记 安装前准备 中的第五条 确保你安装了 VS2015 或者 2013 或者 2010。 为存疑。这是我之前在 TensorFlow 官网看到的，但是现在去翻了翻找不到了。如果有同学没有安装 VS 就把 TensorFlow 安装成功了的话，请在下方评论区说明下，到时候我会将这个要求标记为删除。谢谢。
  • 2017 年 3 月 26 日：更新 TensorFlow 安装命令。
  • 2017 年 4 月 18 日：
    • 安装前准备 第五条标记为删除，经过我再次试验发现不需要 VS 的支持。
    • 增加问题 Cannot remove entries from nonexistent file 的解决办法。
  • 2017 年 7 月 20 日：增加问题 ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。 、ImportError: No module named '_pywrap_tensorflow_internal' 和 ImportError: No module named 'tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal 的时候` 的解决办法。
  • 2017 年 7 月 31日：更新关于 Python 版本的说明，TensorFlow 从 1.2 开始在 Windows 上支持 Python 3.6。感谢评论区 @Vince_Ace 提供的信息。
  • 2017 年 8 月 20 日：TensorFlow 1.3 发布，更新 cuDNN 版本说明。感谢评论区 @myseth1023 提供的信息。
  • 2017 年 8 月 21 日：删除 安装cuDNN 中容易误导人的部分（关于添加环境变量）。
  • 2018 年 3 月 12 日：TensorFlow 1.6 发布，更新相关说明，详细发布说明参考 Release TensorFlow 1.6.0。
  • 2018 年 3 月 18 日：增加问题 #4 及其解决办法。
  • 2019 年 4 月 5 日：增加问题 #5 及其解决办法（针对 TensorFlow 1.13）。
  • 2019 年 10 月 14 日：TensorFlow 2.0 正式版 发布，更新相关说明和对应测试代码。详细发布说明参考 Release TensorFlow 2.0。关于 TensorFlow 2.0 的新变化，我最近写一篇文章来专门说一说，写好后更新在这里。
  • 2020 年 11 月 10 日：增加 conda 安装方式。

话题终结者

大部分情况下，优先尝试用 conda，尤其是安装 GPU 版。conda 会自动帮你下载对应 cuda 和 cudnn，帮你处理依赖，真正的一键安装。

conda install tensorflow-gpu  # GPU
conda install tensorflow  # CPU

如果 conda 安装出现错误或其他情况（conda 也是有一定几率出错的，而且conda 上一般版本更新较为滞后），考虑用 docker，最后再考虑下面的本地安装方式。

想了解更多 TensorFlow 相关资讯，可扫描下方二维码关注 TensorFlow 官方微信。
tensorflow 官方微信

安装前准备

TensorFlow 有两个版本：CPU 版本和 GPU 版本。GPU 版本需要 CUDA 和 cuDNN 的支持，CPU 版本不需要。如果你要安装 GPU 版本，请先确认你的显卡支持 CUDA。我安装的是 GPU 版本，采用 pip 安装方式，所以就以 GPU 安装为例，CPU 版本只不过不需要安装 CUDA 和 cuDNN。

  1. 在 这里 确认你的显卡支持 CUDA。
  2. 确保你的 Python 版本是 3.5 64 位及以上。（TensorFlow 从 1.2 开始支持 Python 3.6，之前的官方是不支持的）
  3. 确保你有稳定的网络连接。
  4. 确保你的 pip 版本 >= 8.1。用 pip -V 查看当前 pip 版本，用 python -m pip install -U pip 升级pip 。
  5. 确保你安装了 VS2015 或者 2013 或者 2010。此条非必须，删除。

此外，建议安装 Anaconda，因为这个集成了很多科学计算所必需的库，能够避免很多依赖问题，安装教程可以参考 这里。

以上条件符合，那么恭喜你可以开始下载 CUDA 和 cuDNN 的安装包了，注意版本号会由于 TensorFlow 不同版本有变化，此处请结合下面的安装 CUDA 和安装 cuDNN 说明）。

安装 TensorFlow

由于 Google 那帮人已经把 TensorFlow 打成了一个 pip 安装包，所以现在可以用正常安装包的方式安装 TensorFlow 了，就是进入命令行执行下面这一条简单的语句：

# GPU版本
pip3 install --upgrade tensorflow-gpu

# CPU版本
pip3 install --upgrade tensorflow

然后就开始安装了，速度视网速而定。

安装网之后你试着在 Python 中import tensorflow会告诉你没有找到 CUDA 和 cuDNN，所以下一步就是安装这两个东西。

安装 CUDA

  • TensorFlow 1.6：CUDA 9.0
  • TensorFlow 1.13.1：CUDA 10.0
  • TensorFlow 2.0：CUDA 10.0

这个也是很简单的，首先根据上面的版本去官网下载对应的安装包（~ 1.4 GB）。下载完那个 exe 文件就是 CUDA 的安装程序，直接双击执行就可以了，就像安装正常的其他软件一样，安装过程屏幕可能会闪烁，不要紧，而且安装时间有点长。

安装完之后系统变量会自动为你添加上，这个不用管。

测试一下是否安装成功，命令行输入 nvcc -V ，看到版本信息就表示安装成功了。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-K9Ioxbgh-1571047832039)(https://i.imgur.com/Qjk8FSf.png)]

安装 cuDNN

  • TensorFlow 1.6：cuDNN 7.0
  • TensorFlow 1.13.1：cuDNN >= 7.4.1
  • TensorFlow 2.0：cuDNN >= 7.4.1

首先去官网下载对应版本的安装包（~ 173 MB）。其实这个是一个压缩包，解压放到任何一个目录下就行，然后把其中的bin目录路径添加到Path环境变量里。

比如说我下载解压后放到了下图的 cuda 文件夹：

这里写图片描述

Path环境变量：

path

如果你已经安装了 cuDNN 5.0 ，那么升级 cuDNN 的方法可以参考 这里 。

然后 import tensorflow 应该就成功了。

测试

TF 1.X 版本

用一个简单的矩阵乘法测试一下，

import tensorflow as tf

a = tf.random_normal((100, 100))
b = tf.random_normal((100, 500))
c = tf.matmul(a, b)
sess = tf.InteractiveSession()
sess.run(c)

这里写图片描述
看不清的话可以右键在新标签页打开图片查看大图

TF 2.X

TF2 不再需要 session，像 numpy 一样直接运行即可：

import tensorflow as tf

print(f"tensorflow version = { 
     tf.__version__}", end='\n\n')

a = tf.random.normal((100, 100))
b = tf.random.normal((100, 100))
c = tf.linalg.matmul(a, b)
c_numpy = c.numpy()  # 可以使用 .numpy() 变成 numpy array 形式

print(c, end='\n\n')
print(c_numpy)

tf2示例

Issues

#1 Cannot remove entries from nonexistent file

如果在安装 TensorFlow 的时候出现类似 Cannot remove entries from nonexistent file c:\users\li\anaconda3\lib\site-packages\easy-install.pth 的错误，那么可以参考 Cannot remove entries from nonexistent #622 和 osx 10.11 installation issues #135，里面说了好多种解决办法，我在这里介绍一种方法：在 pip3 install --upgrade tensorflow-gpu 之前先执行 pip install --upgrade --ignore-installed setuptools 。

#2 ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。 和 ImportError: No module named '_pywrap_tensorflow_internal'

这里写图片描述
右键在新标签页打开图片查看大图

这里写图片描述
右键在新标签页打开图片查看大图

这里写图片描述
右键在新标签页打开图片查看大图

如果在 import tensorflow 的时候这两个问题同时出现，那么很有可能是你的 cuda 和 cudnn 版本有问题，例如你的 cuda 版本是 8.0.60，而正确的是 8.0.44，重新安装正确的版本（文章里提供的）就可以。参考 On Windows, running “import tensorflow” generates No module named “_pywrap_tensorflow” error 。感谢 @qq_27690673 提供的信息。

#3 ImportError: No module named 'tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal'

这里写图片描述
右键在新标签页打开图片查看大图

如果在 import tensorflow 的时候出现此问题，那么你可能是在 tensorflow 的源码目录里进入了 python 解释器。离开该目录重新进入 python 解释器即可。

#4 ImportError: DLL load failed: 动态链接库(DLL)初始化例程失败 和 ModuleNotFoundError: No module named '_pywrap_tensorflow_internal'

以下报错信息参考自 import tensorflow failed, “ImportError: DLL load failed”. Even after install visual studio 2015, Microsoft Visual C++ 2015 Redistributable Update 3. · Issue #17393 · tensorflow/tensorflow：

Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 18, in swig_import_helper
    return importlib.import_module(mname)
  File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\importlib\__init__.py", line 126, in import_module
    return _bootstrap._gcd_import(name[level:], package, level)
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 994, in _gcd_import
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 971, in _find_and_load
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 955, in _find_and_load_unlocked
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 658, in _load_unlocked
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 571, in module_from_spec
  File "<frozen importlib._bootstrap_external>", line 922, in create_module
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 219, in _call_with_frames_removed
ImportError: DLL load failed: 动态链接库(DLL)初始化例程失败。

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 58, in <module>
    from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
  File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 21, in <module>
    _pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper()
  File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 20, in swig_import_helper
    return importlib.import_module('_pywrap_tensorflow_internal')
  File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\importlib\__init__.py", line 126, in import_module
    return _bootstrap._gcd_import(name[level:], package, level)
ModuleNotFoundError: No module named '_pywrap_tensorflow_internal'

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\__init__.py", line 24, in <module>
    from tensorflow.python import *
  File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\__init__.py", line 49, in <module>
    from tensorflow.python import pywrap_tensorflow
  File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 74, in <module>
    raise ImportError(msg)
ImportError: Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 18, in swig_import_helper
    return importlib.import_module(mname)
  File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\importlib\__init__.py", line 126, in import_module
    return _bootstrap._gcd_import(name[level:], package, level)
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 994, in _gcd_import
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 971, in _find_and_load
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 955, in _find_and_load_unlocked
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 658, in _load_unlocked
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 571, in module_from_spec
  File "<frozen importlib._bootstrap_external>", line 922, in create_module
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 219, in _call_with_frames_removed
ImportError: DLL load failed: 动态链接库(DLL)初始化例程失败。

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 58, in <module>
    from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
  File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 21, in <module>
    _pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper()
  File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 20, in swig_import_helper
    return importlib.import_module('_pywrap_tensorflow_internal')
  File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\importlib\__init__.py", line 126, in import_module
    return _bootstrap._gcd_import(name[level:], package, level)
ModuleNotFoundError: No module named '_pywrap_tensorflow_internal'


Failed to load the native TensorFlow runtime.

See https://www.tensorflow.org/install/install_sources#common_installation_problems

for some common reasons and solutions.  Include the entire stack trace
above this error message when asking for help.

新版本的 TensorFlow（1.6）会出现此问题，根据 TensorFlow 1.6.0 的发布说明，该版本会使用 AVX 指令，所以可能会在旧 CPU 上不能运行：

Prebuilt binaries will use AVX instructions. This may break TF on older CPUs.

参考 Tensorflow 1.6.0 cpu fails on import on Windows 10 · Issue #17386 · tensorflow/tensorflow 的讨论，有两种解决办法：

感谢 @qq_41568117 提供的反馈。

#5 No module named 'numpy.core._multiarray_umath'、numpy.core.multiarray failed to import 和 numpy.core.umath failed to import

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-80XaFcdM-1571047832048)(https://i.imgur.com/jeN5YvA.png)]

这是由于 numpy 版本较低，升级版本即可：

$ pip install -U numpy

END

版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请联系我们举报，一经查实，本站将立刻删除。

发布者：全栈程序员-站长，转载请注明出处：https://javaforall.net/127091.html原文链接：https://javaforall.net

赞 (0)
全栈程序员-站长的头像全栈程序员-站长
0 0


相关推荐

  • 爬虫系列，（3），达盖尔图片抓取

    爬虫系列，（3），达盖尔图片抓取

    爬虫系列，（3），达盖尔图片抓取importreimportrequestsfrombs4importBeautifulSoup#第一步得到代理defproxy():withopen(r’ip_proxies\有效ip.txt’,’r’,encoding=’utf-8′)asf:r=f.readlines()foripinr:…

    全栈程序员-站长的头像 全栈程序员-站长
    2022年6月24日
    30
  • Offline Explorer_手机chrome离线网页

    Offline Explorer_手机chrome离线网页

    Offline Explorer_手机chrome离线网页提及离线浏览软件，我想大家都知道“元老级”的TeleportPro吧？一些网友可能还挺怀念的，毕竟它开了离线浏览之先河，为广大网友节省了不少银子，带来了不少便利，功不可没呵！然而时过境迁，“江山代有才人出”，一大批新的离线浏览软件登场了。这里我要向大家介绍的是一个设计全新的离线浏览软件——OfflineExplorer1.1。一、基本信息 OfflineExplorer1.1由MetaP…

    全栈程序员-站长的头像 全栈程序员-站长
    2022年9月8日
    0
  • 关于revision 的cover letter

    关于revision 的cover letter

    关于revision 的cover letterhttp://emuch.net/html/201101/2741196.html 好，coverletter明白了。那SuggestedListofPotentialReferees如何处理呢？大家好，自己有篇elsevier的期刊在修改！不知道在提交修改稿的时候。大家的coverletter如何处理？？？？因为系统要求专门的response

    全栈程序员-站长的头像 全栈程序员-站长
    2022年5月29日
    48
  • 写给那些没有用过oracle存储过程但又准备学习的同志们

    写给那些没有用过oracle存储过程但又准备学习的同志们

    写给那些没有用过oracle存储过程但又准备学习的同志们公司属于外包公司，公司所用的是oracle数据库，所以，避免不了操作oracle数据库，而且动不动就是调用存储过程，但是发现一个问题，对于存储过程的学习还是有相对有限的系统性的学习资料。都是一些零碎的学习资料，东一榔头西一棒槌。所以本人在这里就给大家操作一波存储过程，从基础语法到java程序调用存储过程。这几篇文章只是学习的起步，但又是学习存储过程至关重要的一个环节，相信你看完这篇文章可以说是对存…

    全栈程序员-站长的头像 全栈程序员-站长
    2022年7月17日
    25
  • jvm 吞吐量_jvm oom

    jvm 吞吐量_jvm oom

    jvm 吞吐量_jvm oom公式吞吐量=运行代码时间/(运行代码时间+垃圾收集时间)示例虚拟机总共运行了100分钟1）运行代码：99分钟2）垃圾收集：1分钟吞吐量=99/100=99%参数-XX:GCRatio 设置吞吐量的大小-XX:MaxGCPauseMillis 控制最大的垃圾收集停顿时间分析互联网交互式项目：需要在停顿时间范围内（100~200ms），保证最大吞吐量（96%~）传统项目：需要在保证最大吞吐量范围内，降低停顿时间吞吐量越大，代表着垃圾收集时间越短，那么用户代码可以充分

    全栈程序员-站长的头像 全栈程序员-站长
    2022年10月8日
    0
  • 程序员不成熟的若干个特征

    程序员不成熟的若干个特征

    程序员不成熟的若干个特征人成熟与不成熟跟年龄没有关系，人成熟不成熟，就是你能不能站在对方的角度去看待事物。就是能不能把我的世界变成你的世界。这个社会有很多的成年人，还没有脱离幼稚的行为。一点小事情就跟别人争来争去。人不成熟的第一个特征——就是立即要回报他不懂得只有春天播种，秋天才会收获。很多人在做任何事情的时候，刚刚付出一点点，马上就要得到回报。（学钢琴，学英语等等，刚开始就觉得难，发现不行，立即就要放弃。）做我们这个项目也是一样，很多人来做这个生意，开始没有什么成绩，就想着要放弃，有的人一个月放弃，有的人三个月放弃，有的

    全栈程序员-站长的头像 全栈程序员-站长
    2022年5月27日
    27

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注

关注全栈程序员社区公众号