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Windows下TensorFlow安装与代码测试

Windows下TensorFlow安装与代码测试

一:Tensorflow介绍

TensorFlow是谷歌的深度学习应用开发框架,其思想基于数据流图与节点图实现,简单易用,同时有具有以下几个特点:

  1. 可视化训练过程
  2. CPU与GPU支持
  3. 先构建再运行的数据流节点会话

支持的系统包括如下:

  • Ubuntu 16.04以后版本
  • Windows7以后版本
  • MacOS X 10.11以后版本

特别强调一下,最好是64位的系统比较好,因为Tensorflow本身测试都是64位的机器上完成的,当前的Tensorflow的最新版本为1.6。除了Tensorflow是深度学习的开发框架,其它常见的框架还包括

  • DeepLearning4J
  • Torch
  • Keras
  • Caffe
  • CNTK
  • Theano

此外,国内的百度,腾讯都开源了自己的深度学习框架,感兴趣的可以了解一下,当前使用人数最的应该是Tensorflow与Caffe。GITHUB上的统计数据也说明了这一点, 看下图:

很明显TF在各个指数上都是最高的,说他是最流行的深度学习开发框架一点也没错。

二:Tensorflow安装

以下的操作适合Windows7与Windows10 64位系统,Tensorflow官方支持的语言最主要的是Python,其它还包括Java、Go、C++等。这里以Python为例, 安装Tensorflow1.6首先需要安装Python3.6,然后可以下载安装PyCharm-IDE开发工具,如果一切正常,这个时候打开你的命令行工具输入如下命令

  • python -m pip install --upgrade tensorflow
  • python -m pip install --upgrade tensorflow-gpu // 支持GPU

如果上述命令不工作,还可以尝试下面两个

  • pip3 install --upgrade tensorflow
  • pip3 install --upgrade tensorflow-gpu // 支持GPU

上述的命令行,其中GPU支持的只有在机器有GPU支持的显卡上才需要执行支持GPU。另外你可能还需要执行一些其他的pip指令安装numpy、scikit-learn、scipy等。

三:代码演示

如果一切OK,这个时候你启动Python的IDE-Pycharm就会看到这样的界面

新建一个python文件,在里面写下如下代码:

import tensorflow as tfimport numpy as npwith tf.Session() as sess: a = np.array([[2, 3]], dtype=np.float32) b = np.array([[3], [2]], dtype=np.float32) print("a=", a) print("b=", b) c = tf.matmul(a, b) result = sess.run(c) print("result",result)

执行得到如下结果:

a= [[ 2. 3.]]b= [[ 3.] [ 2.]]result [[ 12.]]

上述代码实现了两个矩阵的乘法运算,如果得到上面的输出结果,说明你的tensorflow已经成功安装,可以开始在Windows系统上开始使用了。

注意:

如果有GPU支持,需要安装CUDA开发工具包与cuDNN,tensorflow1.6支持的版本是9.0。这个可以去英伟达的网站上下载即可。

本文分享自微信公众号 - OpenCV学堂(CVSCHOOL),作者:gloomyfish

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2018-03-27

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