讲一下windows安装tensorflow的问题

Tensorflow 的cpu版本和gpu版本 

   所谓的cpu版本gpu版本值得就是计算核心的分别，分别是gpu核心，cpu核心。既然如此了解cpu和就显得很重要了。cpu是一种复杂的计算的软硬件结合，是个繁琐的计算处理，包含了各种中断，资源切换等。gpu也是一种软硬件解和体系，他适合的是一种简单的重复的大量运算。而且他不想cpu就几个核，目前gpu核有五百多个，而且未来还会增加。两种不同的软硬件结合体系在最初诞生额时候，因为其特性不同，因此要处理的东西一直不一样。 Gpu比较适合图形处理。你可以理解为计算机显卡就是利用了gpu的强大计算能力。  而对于机器学习模型训练，很多时候都是简单重复多次的矩阵运算，显然gpu工作更好。但是你自己搞学习的话，这两个版本都行的。除非你的模型训练样本数据及其多且深度训练层次很深，才需要好好考量一下。

 CUDA    NVCUDA  

CUDA（Compute Unified Device Architecture），是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。 开发人员现在可以使用C语言来为CUDA™架构编写程序，C语言是应用最广泛的一种高级编程语言。所编写出的程序可以在支持CUDA™的处理器上以超高性能运行。  由此可见CUDA是构建在GPU上的一种运算架构，而tesorflow与其说用的GPU不如说是用的是基于在GPU上的CUDA， NVCUDA  则是CUDA的驱动。这样的话，既然tensorflow和CUDA有关，所以安装的时候必然有关联。

Anaconda

在安装tensorflow之前请你务必了解Anaconda这个工具，哪怕是花上两天时间也行，你可以先看一下我之前关于Anaconda的文章然后自己操作一下。弄明白这个东西，你就自然知道为什么它这么神奇了。看到这里如果你对Anaconda不了解，请你先别急着往下看先去看Anaconda然后再回来。

Tensorflow  CUDA    NVCUDA

这三者之间有严格的版本对应需求，若是不对应的话，会报一堆错误。下面我们用Anaconda安装Tensorflow:

cmd

activate

conda env list 可以看见我有两个环境，一个是python3  一个是python2

conda create -na my-tensorflow python=3.7 #创建我的tensorflow环境（下图）

然后 conda env list 可以看见我有三个环境，一个是python3  一个是python2  以及刚才新建的my-tensorflow

下面打开：Anaconda Navigator (这是Anaconda 的web管理)

然后点击  my-tensorflow  >>>>点击Not installed  在右侧搜索tensorflow

等他下载好了之后，    （cmd>>>  activate>>>activate mytensorflow>>pip list  查看你的tensorflow版本）

然后去：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive下载cuda   然后去：https://www.nvidia.cn/  下载CUDA驱动.

好了到这里基本就完成了。

此时你运行你的tensorflow可能会有提醒：Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX AVX2

 

然后去：https://github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel/tree/master/1.13.1/py37/CPU/avx2下载

              https://github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel/tree/master/1.13.1/py37/CPU/sse2下载

注意下载的这两个文件是同名的，注意放在不同目录：(cmd>>activate>>activate my-tensorflow安装)

pip install --ignore-installed --upgrade C:\Users\14669\Downloads\avs\tensorflow-1.13.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl

pip install --ignore-installed --upgrade C:\Users\14669\Downloads\sse\tensorflow-1.13.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl

 

到这基本就ok了。

 

总结：所有你可能出错的地方就是，cdua  python  版本不对应，如果有问题不要急躁，慢慢查查。

{命令pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu 默认是最新的tensorflow

pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu=版本    如果你需要别的版本与你的系统对应，可以指定：

开始下载安装，默认下载最新的版本}

https://blog.****.net/weixin_40327145/article/details/83149028

https://blog.****.net/kele52he/article/details/82986900