TensorFlow从0到1 | 第十八章: 升级手记:TensorFlow 1.3.0

《TensorFlow从0到1》写到现在,TensorFlow的版本也从当时的1.1.0迭代到了8月初发布的1.3.0。可以预见在未来很长一段时间里,它仍会持续快速的迭代更新。

除了考虑与最新版TensorFlow尽量保持同步之外,鉴于conda虚拟环境可以非常容易的重新构建开发环境,并可以和老的并存,所以对于学习者来说,似乎没有什么理由不下手了。

本篇基于1 Hello,TensorFlow!,在Windows环境下安装CPU版TensorFlow 1.3.0。

TensorFlow

Step 1:新建conda虚拟环境

1 Hello,TensorFlow! 中创建了conda虚拟环境“tensorflow” for 1.1.0。为了保留它,我以“tensorflow13”命名新的conda虚拟环境for 1.3.0

C:> conda create -n tensorflow13

创建conda虚拟环境

Step 2:升级Python到3.6.1+

从TensorFlow 1.2.0开始支持了Python 3.6.x,在上一节创建conda虚拟环境“tensorflow13”时没有特别指定Python版本,所以此时我的Python版本是Anaconda 4.3.1的默认搭配3.6.0。

可是Python3.6.0并不行。TensorFlow 1.3.0会安装依赖Numpy的1.13.1版本,这个版本在Python3.6.0下会产生问题:Importing the multiarray numpy extension module failed。

解决上面问题一个简单可行的办法就是升级Python到3.6.1+,我则直接更新到了最新的3.6.2:

activate tensorflow13conda update python

安装python 3.6.2

Step 3:升级dask

现在还是不要着急安装TensorFlow 1.3.0,否则可能会遇到新问题:“AttributeError: module 'pandas' has no attribute 'computation'”。

解决它的一个简单办法就是升级dask到0.15.1:

安装dask 0.15.1

Step 4:安装TensorFlow 1.3.0

终于到安装TensorFlow 1.3.0了!遗憾的是清华大学开源软件镜像站迟迟未提供TensorFlow 1.3.0 Windows版本安装包(Linux和Mac下没有这个问题),而只提供了1.3.0rc0的版本。

另一个提供TensorFlow安装包的源是Python的官网,先将CPU版安装包下载到本地,然后执行本地安装:

pip install --ignore-installed --upgrade D:\Project\TensorFlow\tensorflow-1.3.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl

安装TensorFlow 1.3.0

代码迁移

本系列的示例代码存放在GitHub,其中文件夹命名的含义如下:

  • TF1_1:TensorFlow 1.1.0下运行的代码;
  • TF1_3:TensorFlow 1.3.0下运行的代码;

本篇之前的示例代码都在文件夹TF1_1中(大多数都可以在TensorFlow 1.3.0环境下无需修改直接运行),后面新的示例代码都会在TensorFlow 1.3.0下测试并提交到TF1_3中。

Hello, TensorFlow

在虚拟环境tensorflow13中,启动python,运行以下测试:

$ python
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()>>> print(sess.run(hello))

打印成功则表示安装成功。

原文发布于微信公众号 - 人工智能LeadAI(atleadai)

原文发表时间:2017-08-31

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