KL泡泡调 发表于 2020-2-26 23:54

Win10+Anaconda+TensorFlow神经网络环境搭建问题

本帖最后由 KL泡泡调 于 2020-2-28 21:31 编辑

请问一下,这是什么原因造成与左边教程结果不一样?

以上原贴,下面更新:
刚才删了TensorFlow的环境,然后重新   conda create -n tensorflow_gpu python=3.6
可是出现如下图所示,(如果是网络问题,我明天再重新试试)

lospring 发表于 2020-2-27 00:13

没有安装TensorFlow,自己百度一下安装方法

jxl0421 发表于 2020-2-27 00:19

用管理员权限打开看看。

htguan 发表于 2020-2-27 00:55

TensorFlow没安装好

千城忆梦 发表于 2020-2-27 01:00

可能tensorflow没下载完 因为服务器在国外 速度很慢 建议换源 清华或阿里

Qnly_genius 发表于 2020-2-27 08:53

pip install tensorflow

michaelgao 发表于 2020-2-27 09:19

不仅要安装上TF,版本号还是比较重要的,版本之间有差异,我安装当时做了一点笔记,仅供兄弟参考:
1)        安装Anaconda3-5.1.0,并更新conda
      conda update -n base conda
2)        # 创建环境conda create --name py36 python=3.6
3)        # 进入环境activate py36
4)        # 检查Python版本,应该返回Python 3.6.X
      python --version
       >> Python 3.6.5
      不在base环境下,可能需要重新安装conda install spyder=3.2.6
5)        conda install tensorflow=1.2.1
         # Python 验证tensorflow是否正常工作
      import tensorflow as tf
      hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
      sess = tf.Session()
      print(sess.run(hello))
6)        conda install -c conda-forge librosa
7)        conda install Keras=2.1.2
      PATH环境变量
          C: \Anaconda3;
          C:\Anaconda3\Scripts;
          C:\Anaconda3\Library\mingw-w64\bin;
          C:\Anaconda3\Library\usr\bin;
          C:\Anaconda3\Library\bin;

michaelgao 发表于 2020-2-27 09:21

设置Anaconda镜像,加速下载包
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/c
conda config --set show_channel_urls yes
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/`
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/

凯咪 发表于 2020-2-27 09:33

建议换源安装 国内的清华源基本都可以 另外 安装tf不一定需要用到anaconda 太庞大了有时候会报错 可以直接通过国内源把对应版本的tf的whl包下载到本地 安装时直接在对应python/scripts下安装whl即可

homurachyan 发表于 2020-2-27 10:13

应该是tensorflow的安装出了问题,即使安装好了可能出现楼上所说的版本不一致的情况。还有就是tensorflow分为CPU版本和GPU版本,尤其是GPU版本对于CUDA,CUDNN,甚至显卡的型号(对应 Compute Capability)都会有要求。最好仔细看看教程安装的tensorflow版本是CPU还是GPU,然后查下对应版本需要的环境。
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