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Win10下恢复TensorFlow环境

Win10挺好用的

既然是Win10平台,而刚好最近重装了系统,就先介绍一下Win10的安装吧,我觉得Win10挺好用的,只是UI扁平化后,有时竟找不到窗体的边界在哪。

首先,准备一个大于8G的U盘。

然后,到下面的地址去下载一个下载工具

https://www.microsoft.com/zh-cn/software-download/windows10

运行下载工具,如下面所示,将Win10下载到U盘。

重启电脑,选择从U盘启动,就可以安装啦。系统的激活方法百度上有,大家可以自行搜索。

安装Anaconda

Windows平台上,TensorFlow只支持Python 3.5和3.6,去年我使用的是Python 3.5,这次也是恢复之前的环境。

如下图所示,记得勾选添加到环境变量:

可以从下面两个地址查看不同平台对Python版本的支持:

https://pypi.org/project/tensorflow/1.1.0rc2/#files

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/

创建虚拟环境

使用虚拟环境的一个好处是你可以在多个虚拟环境之间切换。

运行Anaconda Prompt,即命令行窗口,执行下面的命令:

conda create -n tensorflow python=3.5

创建的时候,注意看一下虚拟环境的目录,这个后面会用到:

等执行完,打开Anaconda,就会看到tensorflow的虚拟环境了:

安装TensorFlow

首先,激活刚才创建的tensorflow虚拟环境:

activate tensorflow

执行下面的命令开始安装:

conda installed tensorflow

安装完成后,启动python,导入一下tensorflow,验证是否安装成功,如果没有报错就说明安装成功了:

以上就是tensorflow的安装步骤,由于之前主要是用tensorflow做目标检测,也就准备用之前的一个测试程序来验证环境。

因为 tensorflow 并没有默认自带 Object Detection API,所以该API需要自行下载,下载地址为:

https://github.com/tensorflow/models。

安装目标检测API依赖库

先安装API的依赖库,就是重新打开Anaconda Prompt,激活tensorflow,然后执行:

pip install pillow

pip install matplotlib

配置Object Detection API目录

此时,tensorflow的models应该下载完成了,解压并配置环境变量就可以了。

安装Protoc

之前你可能注意到了,在安装tensorflow时会默认安装protobuf-3.6.0:

而这个版本使用时会报错。需要使用3.4的版本,下载地址为:

https://github.com/protocolbuffers/protobuf/releases

安装好之后,在research文件夹执行命令,如下图:

这样会编译object_detection/protos 文件夹下的 proto 文件,生成对应的 python 文件。

这样配置Object Detection API的全部工作就完成了,验证API的方法在之前的文章中介绍过,就不再多说了。

安装PyCharm并配置使用虚拟环境

测试程序是在PyCharm中调试和运行的,安装PyCharm并配置环境:

至此,重装系统前的tensorflow环境就恢复完啦。

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  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20190119G13RR500?refer=cp_1026
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