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🍊 环境搭建、系列学习：tensorflow 安装 一文读懂
文章目录
- 📔 Conda 与 Pip 的源加速
- 📕 Linux服务器环境如下
- 📗 tensorflow-gpu==1.15.0 安装示例
- 📘 检测 tensorflow 是否可使用
- 📗 查询当前 conda 检索到的 tensorflow 版本
- 📙 tensorflow-gpu==2.6.0 安装示例
- 📙 tensorflow-gpu 其它版本
- 📙 预祝各位 2022 前途似锦、可摘星辰
📔 Conda 与 Pip 的源加速
工欲善其事，必先利其器、下面这两篇博文、你值得了解一下
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🍊 anaconda conda 切换为国内源 、windows 和 Linux配置方法、 添加清华源——【一文读懂】
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🍊 linux和window设置 pip 镜像源 、最实用的环境下载加速设置 ——【一文读懂】
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🍊 建议使用、conda 创建独立环境、并 优先使用 conda 进行软件库的安装管理
使用 Conda 安装的好处是、比如执行
conda install tensorflow-gpu==2.6.0时、 cudatoolkit-11.3.1、cudnn-8.2.1.32 这些需要的关键库、会自动给你很好地适配
📕 Linux服务器环境如下
## 服务器cat /etc/issueUbuntu 16.04.7 LTS \n \l## Cuda版本
nvcc -VCuda compilation tools, release 10.1, V10.1.243## 显卡NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti 单卡 11G
📗 tensorflow-gpu==1.15.0 安装示例
conda create -n tf15 python=3.6.9conda activate tf15# tensorflow的安装建议使用 conda 进行安装
conda install tensorflow-gpu==1.15.0pip install opencv-pythonpip install pillow
📘 检测 tensorflow 是否可使用
- 🍊 shell 或者 cmd 窗口 进入 python 交互环境
pythonPython 3.6.9 |Anaconda, Inc.| (default, Jul 30 2019, 19:07:31)
[GCC 7.3.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import tensorflow as tf
>>> print(tf.__version__)
1.15.0
>>> 📗 查询当前 conda 检索到的 tensorflow 版本
conda search tensorflow查询当前 conda 检索到的 tensorflow 版本
- conda 能够检索到的 tensorflow 各个版本、大致如下
conda search tensorflow# 这里删减了大部分项 Loading channels: done
# Name Version Build Channel
tensorflow 0.7.1 py27_0 anaconda/cloud/conda-forgetensorflow 0.8.0 py34_0 anaconda/cloud/conda-forge
tensorflow 0.9.0 py27_0 anaconda/cloud/conda-forgetensorflow 0.10.0 py27_0 anaconda/cloud/conda-forge
tensorflow 0.10.0 py34_0 anaconda/cloud/conda-forgetensorflow 1.0.0 py27_0 anaconda/cloud/conda-forgetensorflow 1.0.1 np112py27_0 anaconda/pkgs/free
tensorflow 1.1.0 np111py27_0 anaconda/pkgs/free
tensorflow 1.1.0 np111py35_0 anaconda/pkgs/free
tensorflow 1.2.0 py27_0 anaconda/cloud/conda-forge
tensorflow 1.2.1 py36_0 anaconda/cloud/conda-forge
tensorflow 1.2.1 py36_0 anaconda/pkgs/free
tensorflow 1.3.0 0 anaconda/pkgs/free
tensorflow 1.3.0 py36_0 anaconda/cloud/conda-forge
tensorflow 1.4.0 py27_0 anaconda/cloud/conda-forge
tensorflow 1.4.1 0 anaconda/pkgs/main
tensorflow 1.4.1 0 pkgs/main
tensorflow 1.5.0 0 anaconda/pkgs/main tensorflow 1.5.0 py36_0 anaconda/cloud/conda-forge
tensorflow 1.5.1 py27_0 anaconda/cloud/conda-forgetensorflow 1.6.0 0 anaconda/pkgs/main tensorflow 1.7.0 0 anaconda/pkgs/main tensorflow 1.8.0 0 anaconda/pkgs/main tensorflow 1.9.0 eigen_py27hf386fcc_1 anaconda/pkgs/main tensorflow 1.9.0 gpu_py36h02c5d5e_1 anaconda/pkgs/main tensorflow 1.10.0 eigen_py27ha0ab958_0 anaconda/pkgs/main tensorflow 1.10.0 py36_0 anaconda/cloud/conda-forge
tensorflow 1.11.0 eigen_py27h06aee4b_0 anaconda/pkgs/main
tensorflow 1.11.0 eigen_py27h06aee4b_0 pkgs/main tensorflow 1.12.0 eigen_py36hbd5f568_0 anaconda/pkgs/main tensorflow 1.13.1 eigen_py27h5e92bea_0 anaconda/pkgs/main tensorflow 1.13.1 py37h90a7d86_1 anaconda/cloud/conda-forge
tensorflow 1.13.2 h76b4ce7_0 anaconda/cloud/conda-forge
tensorflow 1.14.0 eigen_py27h99c1539_0 anaconda/pkgs/main tensorflow 1.14.0 gpu_py27he9627f8_0 anaconda/pkgs/main tensorflow 1.14.0 mkl_py37h45c423b_0 pkgs/main
tensorflow 1.15.0 eigen_py27h7b7505e_0 anaconda/pkgs/main tensorflow 2.0.0 eigen_py27hec4e49e_0 anaconda/pkgs/main
tensorflow 2.0.0 eigen_py27hec4e49e_0 pkgs/main tensorflow 2.1.0 eigen_py27h636cc2a_0 pkgs/main
tensorflow 2.1.0 eigen_py36hbb90eaf_0 anaconda/pkgs/main tensorflow 2.2.0 eigen_py36h84d285f_0 anaconda/pkgs/main tensorflow 2.2.0 mkl_py38h6d3daf0_0 pkgs/main
tensorflow 2.3.0 eigen_py37h189e6a2_0 anaconda/pkgs/main
tensorflow 2.3.0 eigen_py37h189e6a2_0 pkgs/main tensorflow 2.4.0 py37h89c1867_0 anaconda/cloud/conda-forge
tensorflow 2.4.0 py38h578d9bd_0 anaconda/cloud/conda-forge
tensorflow 2.4.1 eigen_py37h3da6045_0 anaconda/pkgs/main
tensorflow 2.4.1 eigen_py37h3da6045_0 pkgs/main tensorflow 2.4.3 py36h5fab9bb_0 anaconda/cloud/conda-forgetensorflow 2.5.0 eigen_py37hff93566_0 anaconda/pkgs/main
tensorflow 2.5.0 eigen_py37hff93566_0 pkgs/main tensorflow 2.5.0 mkl_py39h4a0693c_0 pkgs/main
tensorflow 2.6.0 cpu_py37hc107814_2 anaconda/cloud/conda-forge
tensorflow 2.6.0 cpu_py38h077e6c3_2 anaconda/cloud/conda-forge
tensorflow 2.6.0 cpu_py39hcb7c6aa_2 anaconda/cloud/conda-forgetensorflow 2.6.0 eigen_py37h34b007a_0 pkgs/main
tensorflow 2.6.0 eigen_py38hcc1cb13_0 anaconda/pkgs/main
tensorflow 2.6.0 eigen_py38hcc1cb13_0 pkgs/main
tensorflow 2.6.0 eigen_py39h4b72145_0 anaconda/pkgs/main
tensorflow 2.6.0 eigen_py39h4b72145_0 pkgs/main
tensorflow 2.6.0 mkl_py37h9d15365_0 anaconda/pkgs/main
tensorflow 2.6.0 mkl_py37h9d15365_0 pkgs/main
tensorflow 2.6.2 cuda112py39h9333c2f_1 anaconda/cloud/conda-forge📙 tensorflow-gpu==2.6.0 安装示例
conda create -n tfNew python=3.8.5conda activate tfNewconda search tensorflowconda install tensorflowconda install tensorflow-gpu==2.6.0
📙 tensorflow-gpu 其它版本
- 当前主流使用较多的是 1.X 版本 和 2.X 版本，这俩大版本存在较多的函数差异性
- 因此各位小伙伴在进行环境搭建时、要进行区分
- 其它 1.X 版本 和 2.X 版本的安装、大家仿照上面修改
conda install tensorflow-gpu==X.X.X版本号即可
📙 预祝各位 2022 前途似锦、可摘星辰
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📆 最近更新：2022年3月24日
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