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利用Anaconda安装TensorFlow全过程

作者：Vic·Tory

这篇文章主要介绍了利用Anaconda安装TensorFlow全过程,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教

相关概念

1、人工智能：作为计算机的一个分支，目的在于利用机器模仿人类智能去完成一定的任务，从上世纪五十年代开始发展，经过多次起落，直到最近又一次掀起了人工智能的热潮。

2、机器学习：作为实现人工智能的一种方法，在上世纪八十年代出现。研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，进而重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。与人类的学习过程类似，通过对机器模型输入大量的相关数据进行训练，使得机器可以自己对新的输入做出正确反应。

3、深度学习：是机器学习的一种方法，通过建立具有阶层结构的人工神经网络，在计算系统中实现人工智能。从2010年以后开始变得火热。

4、机器学习的分类：

5、人工神经网络（Artificial Neural Networks）

生物体的神经元通过树突感受外界刺激，产生信号经过轴突的判断与处理传递到下一个神经元，直到最后对外界刺激做出相应的反应。受此启发产生了神经元模型，通过对输入的自变量经权重参数的处理加权求和，再通过激活函数判断，产生输出。

神经网络由多个神经元组成，在输入层接受输入数据后经过处理传递到下一层神经元，经过多个隐含层神经元处理后传递到输出层。

激活函数：神经元在处理数据后需要判断是否达到输出的阈值，满足则输出。常见的激活函数有S型、修正线性单元激活函数

配置Anaconda环境

1、Anaconda的安装：Anaconda是一个开源的包、环境管理器，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项，而且还包括Jupyter、Spyder等多个python开发所需工具。

由于实际中需要使用不同的python环境，可以通过anaconda创建与管理不同的环境来运行项目。

在anaconda官网下载Windows版本的安装包，根据提示点击下一步完成安装。

2、添加清华的anaconda镜像源，通过国内镜像源下载更快

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

通过如下命令查看conda已经添加的镜像源

conda config --get channels

3、创建与启动名为tensorflow的python环境。

anaconda默认一个名为base的python环境。

conda create -n tensorflow python=3.7
conda activate tensorflow

4、安装TensorFlow

查看tensorflow包信息

anaconda show anaconda/tensorflow

根据包信息最后的提示进行安装：

conda install –channel https://conda.anaconda.org/anaconda tensorflow

5、测试

打开Jupyter Notebook，在右上角new新建一个python3文件，输入如下代码，按下Ctrl+Enter，运行显示TensorFLow版本

import tensorflow as tf
tf.__version__

6、修改pip源

python的包管理工具是pip，通过pip可以对包依赖进行管理与下载，可以修改pip源地址使得下载速度更快，例如使用清华的镜像下载sklearn包：

pip install sklearn -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

也可以修改pip设置一劳永逸地设置镜像源

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

安装Tensor FLow的GPU版本

1、安装tensorflow-gpu

使用TensorFlow时，通过GPU进行运算与CPU相比在速度上具有明显的提升，因此可以安装另一个GPU版本的TensorFLow用于比较复杂的机器学习训练。

首先通过Anaconda创建并激活一个新的环境，之后命令行切换到新的环境下(tensorflow-gpu) C:\Users\Super>：

conda create -n tensorflow-gpu python=3.7
conda activate tensorflow-gpu

通过conda info --env可以看到已经创建的环境，其中带*的为当前使用的环境：

通过pip包管理工具安装tensorflow-gpu版本：

pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu

2、安装CUDA驱动

此时以及安装完成tensorflow-gpu版本，但是这时import tensorflow会报错，提示需要安装CUDA驱动。CUDA是英伟达显卡公司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。不同的Tensor Flow版本需要不同的CUDA版本，其要求可以在Tensor FLow的官网介绍查到：https://www.tensorflow.org/install/gpu#software_requirements

我的tensorflow是1.14版本，选择CUDA10.0，在CUDA官网：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive选择对应的版本下载安装包并按照指示一步一步操作完成安装。

接着需要安装cuDNN，NVIDIA cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库，它强调性能、易用性和低内存开销，cuDNN可以集成到更高级别的机器学习框架中。

在官网https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive选择CUDA对应的版本（如左下图），下载到本地后解压，产生如下右图文件夹

将每个文件夹下的内容复制到CUDA对应的安装目录下。

例如将其中bin下的文件对应复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin目录下。

安装完成后重启电脑。

通过如下命令查看设备情况：

from tensorflow.python.client import device_lib
device_lib.list_local_devices()

输出内容如下：

name: "/device:CPU:0"
 device_type: "CPU"
 memory_limit: 268435456
 locality {
 }
 incarnation: 17000744802228690105, name: "/device:GPU:0"
 device_type: "GPU"
 memory_limit: 3146829004
 locality {
   bus_id: 1
   links {
   }
 }
 incarnation: 13189553194108047445
 physical_device_desc: "device: 0, name: GeForce GTX 1050 Ti, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 6.1"]

3、配置jupyter notebook

现在我们有两个anaconda环境，一个是系统自带的base，另一个是我们创建的tensorflow-gpu，base中自带安装了jupyter notebook而新环境中没有。

如果我们希望通过jupyter notebook使用新环境有两种方法--在新环境中再安装一个notebook或者在base环境中调用新环境。

这里选择第二种，为此我们需要为新环境tensorflow-gpu安装ipykernel：

conda activate tensorflow-gpu    # 启动对应的tensorflow-gpu环境
 
conda install ipykernel    # 在环境中安装ipykernel

在base环境中的jupyter notebook中注入tensorflow-gpu的内核：

conda activate base    # 切换回base环境python -m ipykernel install --user --name tensorflow-gpu --display-name "TF-GPU"

查看jupyter中的kernel

jupyter kernelspec list

删除指定kernel：

jupyter kernelspec remove kernelname

修改jupyter notebook默认工作目录

首先输入如下命令，生成设置文件 C:\Users\Super\.jupyter\jupyter_notebook_config.py：

jupyter notebook --generate-config

找到该配置文件，将如下语句修改为默认工作目录位置：

c.NotebookApp.notebook_dir = 'D:\\Python\\jupyter'

最后修改桌面快捷方式的启动位置，右键jupyter notebook快捷方式，选择属性弹出如下界面，将目标最后的%USERFILE%删去，保存后点击快捷方式启动，工作目录就是设置的D:\\Python\\jupyter

启动jupyter notebook并打开项目，可见其中的kernel可以进行切换

通过GPU版本的Tensor FLow运行卷积神经网络，速度明显加快，而且可以看到GPU参与运算，并且cpu的负载减少

总结

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。

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