pycharm中安装TensorFlow指南（cpu版本） |
您所在的位置：网站首页 › pycharm如何查看tensorflow版本 › pycharm中安装TensorFlow指南（cpu版本） |
|
说明 pycharm中安装TensorFlow指南（cpu版本）,先看说明，再按照步骤即可。 # 说明：如果只是为了入门学习TensorFlow框架，个人觉得，没必要上来就整GPU版本（主要是那个太复杂，安装真让人劝退 ），所以本文记录的是直接在pycharm里安装tensorflow，并运行demo。 23.5月更新说明：本文的版本方案有些旧了，总体思路步骤应该是没问题的，在接下来的步骤中可以先看看评论区，参考一下他们的建议，比如：python版本使用3.11，TensorFlow版本安装2.12。 22.9月更新说明：下面步骤2和3中改变镜像源路径的按钮在最新的2022版pycharm中删除了，解决方法也很简单，主要是去软件界面左下角的python pakage点击配置一下，先挖个坑，有时间贴图再讲。 21.6月更新说明：tensorflow支持Python3.7及以上版本，但是3.7版本貌似只支持3.7.9，所以大家可以下载Python3.7.9或3.8及以上版本，注意还得是64位，其他的安装步骤类似下面的讲解。 # 具体步骤： 安装3.5或3.6版本的python，3.7及以上的版本貌似还不支持TensorFlow，博主用的是3.6.8版本，特别注意python还要求得是64位的，否则后面安装TensorFlow会报错！ 安装完python后，打开pycharm——设置——项目——Project Interpreter，选择安装好的python版本，然后点加号添加库 安装TensorFlow，建议用清华或者阿里云的镜像安装，大概需要5分钟，首先添加镜像路径：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple（清华源）、https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/（阿里源） 添加完成后，在搜索框搜索TensorFlow，点击安装（注意选择清华镜像的文件），建议不要安装最新版本，可能你的python版本不支持，装合适的或者比较新的就可以了，否则会导致后面写demo的时候import出错，最新的是2.1.0（2020.4），博主安装的是2.0.0版本。 等待安装完成，就可以直接在pycharm里用TensorFlow了！！！下面是一个测试demo，会输出a+b=6 import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() assert tf.__version__.startswith('2.') # 1.创建计算图阶段 # 创建2个输入端子，指定类型和名字 a_ph = tf.placeholder(tf.float32, name='variable_a') b_ph = tf.placeholder(tf.float32, name='variable_b') # 创建输出端子的运算操作，并命名 c_op = tf.add(a_ph, b_ph, name='variable_c') # 2.运行计算图阶段 # 创建运行环境 sess = tf.InteractiveSession() # 初始化操作也需要作为操作运行 init = tf.global_variables_initializer() sess.run(init) # 运行初始化操作，完成初始化 # 运行输出端子，需要给输入端子赋值 c_numpy = sess.run(c_op, feed_dict={a_ph: 2., b_ph: 4.}) # 运算完输出端子才能得到数值类型的c_numpy print('a+b=', c_numpy) 123456789101112131415161718192021# 下面说一点自己遇到的坑： 安装要求是64位的3.5或3.6版本的python，否则在上述第4步安装时，会报错找不到相应的TensorFlow版本，无法安装。 上述报错找不到相应的TensorFlow版本，无法安装。也有可能是pip的版本不匹配（不过一般不会是这个问题，我的pip是18.1版本的也完全ok。） 安装安成后，写入代码测试时，报错 ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。 During handling of the above exception, another exception occurred: Failed to load the native TensorFlow runtime. 123看了很多文章提到说要检查是否安装有MSVC2015做底层的编译器（我没有试，感觉有点复杂 ） ，我的解决方案是：分析可能是因为版本不匹配的问题，也许是你安装的python能够支持的TensorFlow版本，与你在第4步时安装的TensorFlow版本不兼容，此时只需要删除之前装好的TensorFlow，然后再按照上述步骤重新安装低版本的TensorFlow就好了！（博主开始就是安装的最新的2.1.0版本，后来改成2.0.0就没问题了！）或者相反也可以试试改变你的Python版本，应该也行。 |
今日新闻 |
推荐新闻 |
| CopyRight 2018-2019 办公设备维修网 版权所有 豫ICP备15022753号-3 |