下载安装 tensorflow
此博客链接：https://www.cnblogs.com/ping2yingshi/p/12638368.html
1.背景
项目综合实践老师布置了一个作业，要在MINST数据集上实现图像数字分类问题，需要安装python和tensorflow。
2.准备
下载python,官方链接：https://www.python.org/downloads/release/python-364/。选择合适的版本。
3.下载步骤
3.1在命令行下载
1）在命令行输入pip install tensorflow ,这个过程大概需要2~3个小时才可以完成。
2）我电脑是下载失败了。
3.3参考链接
也许你们可以安装成功。参考博客链接：https://blog.csdn.net/liangpzhmz/article/details/80245579。
3.4命令行安装
使用pip install --ignore-installed --upgrade命令，但是看网上说这个方法容易失败，果然失败了。
3.5命令行安装
使用pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow命令，安装失败。
3.6安装anaconda
3.6.1说明
用anaconda来安装tensorflow。
3.6.2下载地址
anaconda下载地址： https://www.anaconda.com/distribution/。
这个好像是外网的，下载时会比较慢，有点耐心，慢慢下载，我室友下载了一天，我也是下载一天没有下载下来，过了好几天，重新下载时不到半个小时就下载完了，惊喜。
3.6.3安装
注意安装过程中下图两个都需要选择。
3.6.4测试
在windows控制台中进行
1）查看anaconda环境是否安装成功：conda --version。
到这里说明你anaconda安装成功了。
2）检测环境变量：conda info --envs
4安装Tensorflow
4.1打开Anaconda Prompt
我电脑是window7,可以在菜单栏找到刚安装好的Anaconda Prompt。
插曲
4月6日，今天下午打开电脑，发现昨天下面写好的博客全部都没有了，回忆了一下，估计是搞的太晚了，安装tensorflow对了。但是安装CPU版本不对，打算今天修改的，就把电脑休眠了。然而没有保存博客。我真是无语了，行吧，凭借着还在的借鉴博客，再次重新写一遍。刚写了半个小时快写好时，电脑突然关机了（妹妹把插板碰掉了，没有重新插回去）。哎，这次是配置的环境都关上了，我刚写的博客又没有了。忍着泪继续重写。
4.2安装Tensorflow
4.2.1输入命令
安装Tensorflow时，需要从Anaconda仓库中下载，一般默认链接的都是国外镜像地址，我是用国内清华镜像，需要改一下链接镜像的地址。
我们打开刚刚安装好的Anaconda中的 Anaconda Prompt，然后输入：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
接着再输入：
conda config --set show_channel_urls yes
这两行代码用来改成连接清华镜像的，好像是因为用的是外网慢，所以改成这个速度快。
接下来安装Tensorflow，在Anaconda Prompt中输入：
conda create -n tensorflow python=3.5.2
到这里，正常应该是下面步骤，但是我重新输入了上面的命令，问题就来了。
4.2.2正常步骤
这个过程肯需要一分钟，耐心等待一下。
然后完成时，再次输入y
出现100%时，说明安装完成了。
4.2.3正常激活Tensorflow
安装好后，输入下面命令：
1）激活
activate tensorflow
2）安装CPU版本，昨天进行到这里报错。
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.1.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
参考链接
也许你可以成功，参考链接：https://blog.csdn.net/zqzq19950725/article/details/88887984。
4.2.4现在报错
4.2.5补救尝试
把anaconda 卸载重新安装，重新按照上面正确步骤走一遍还是报上面的错误。在群里求助。老师说让我考虑装一个Linux，或者pycharm也可，立马同学私聊我说老师提供的办法不是太好使，他试过，他提供一种方法是不装anconda，直接在python环境下装tensorflow，然后就是在运行的时候缺啥安装啥。我打算明天试试。
5阶段总结
下次写较长博客，写一小段就要记得保存，要不突发事件发生，真是浪费大量时间。
6卸载python,pycharm
6.1重新安装anaconda
安装后还是报错原来的错。
6.2重新在控制台安装。
重新找了一篇博客。博客地址：https://www.jianshu.com/p/2aeed4cee9c6
输入一下命令：
pip3 install -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple --trusted-host mirrors.aliyun.com tensorflow
看着进度条给我激动的，到达100%后还是失败了。
6.3更换源
失败
按照提示，查看channel中的源
想着删除源，使用delete失败。
查照删除源相关博客，终于找到一个，博客地址：https://blog.csdn.net/mtj66/article/details/57074986/
根据文档说明，输入以下内容
conda config --remove channels 'https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/'
提示channels不是命令文件。
6.4对象推荐的博客
2）按照教程输入命令。
还是没有成功。
按照对象写的文档重新安装成功了
1 安装 Python
1.1 简介
Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。
1.2 下载
（1）Python官网：https://www.python.org/downloads/windows/
（2）Python文档下载地址：https://www.python.org/doc/
1.3 安装
进入官网下载.exe版本，下一步下一步安装即可（本次安装Python3.7.6）。
1.4 检查
运行cmd，执行python，能够输出版本，下图表示安装成功。
2 安装Anaconda
2.1 简介
Anaconda（官方网站）就是可以便捷获取包且对包能够进行管理，同时对环境可以统一管理的发行版本。Anaconda包含了conda、Python在内的超过180个科学包及其依赖项。
2.2 下载
（1）清华的开源软件镜像站（下载速度较快）
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
（2）anaconda官网下载地址（下载速度一般，但可以下载最新的版本）
https://www.anaconda.com/distribution/
2.3 安装
本次安装Anaconda4.8.2，正常安装就可以，安装路径可以更改。在这里注意下，两个都选，这样环境变量就不用再去单独添加了。
2.4 检查
安装成功后再菜单里找到Anaconda Prompt并打开。执行conda --version能够输出版本，下图表示安装成功；执行conda info --envs查询已安装的环境。
3 安装CUDA
3.1 简介
CUDA(ComputeUnified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。
3.2 下载
官网下载地址（本次使用版本：cuda-10.1）
我是window7系统。自行选择版本。
3.3 安装
默认安装即可，环境变量自动生成。
最后安装好，需要重启电脑。
3.4 检查
安装成功后，打开CMD控制台执行nvcc –V查看版本情况。
4 安装cuDNN
4.1 简介
NVIDIA cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。它强调性能、易用性和低内存开销。NVIDIA cuDNN可以集成到更高级别的机器学习框架中，如谷歌的Tensorflow、加州大学伯克利分校的流行caffe软件。简单的插入式设计可以让开发人员专注于设计和实现神经网络模型，而不是简单调整性能，同时还可以在GPU上实现高性能现代并行计算。
4.2 下载
（1）官网下载地址（本次使用版本：cudnn-10.1-windows10-x64-v7.6.2.24）
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive#a-collapse742-10
备注：下载这个需要登陆，可自行百度其他资源网站下载。
（2）百度云链接：https://pan.baidu.com/s/1oCEdWlDzapPHyOeQqcsbZA 提取码：hp86
4.3 安装
(1)下载之后是个压缩包文件，解压缩：
(2)把cuda文件夹下的所有文件复制到CUDA安装目录，默认是
（3）添加环境变量
4.4 检查
配置完成后，我们可以验证是否配置成功，主要使用CUDA内置的deviceQuery.exe 和 bandwithTest.exe：
启动cmd，cd到安装目录下的 …\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\extras\demo_suite,然后分别执行bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe,应该得到下图。如果以上两步都返回了Result=PASS，那么就算成功啦。
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\extras\demo_suite
bandwidthTest.exe
deviceQuery.exe
5 安装Tensorflow
5.1 简介
TensorFlow™ 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。TensorFlow 最初由Google大脑小组（隶属于Google机器智能研究机构）的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。
5.2 下载
（1）清华的开源软件镜像站（下载速度较快）
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple/tensorflow/
(本次下载tensorflow-2.2.0rc2-cp37-cp37m-win_amd64.whl)
（2）anaconda官网下载地址（下载速度一般，但可以下载最新的版本）
https://pypi.org/project/tensorflow/#files
5.3 安装
（1）在刚安装的Anaconda3\Lib\site-packages\文件下新建文件夹tensorflow；
（2）将下载的tensorflow安装包复制到Anaconda\Lib\site-packages\tensorflow文件夹中；
（3）通过cmd命令进入到Anaconda\Lib\site-packages\tensorflow目录下，执行安装命令:
pip install tensorflow-2.2.0rc2-cp37-cp37m-win_amd64.whl
（4）在此过程中会有一些其他包被自动下载安装，有一些因为版本问题会提示你更新，按照提示升级就可以。
重新执行命令，显示报错。
切换在Anaconda Prompt中安装
输入命令
pip install tensorflow-2.2.0rc2-cp37-cp37m-win_amd64.whl
查找原因：
输入下面命令：
python -m pip install --upgrade pip
出现新的问题：
升级pip
输入下面命令
pip3 install --upgrade pip
总结：这里是网不好的原因，多尝试几次，换个好的网，一路畅通安装。
5.4 检查
安装成功后再菜单里找到Anaconda Prompt并打开。
依次执行：
Python #进入Python环境
import tensorflow as tf #载入tensorflow环境
print(tf.__version__) #查看tensorflow版本
print(tf.test.is_gpu_available()) #查看tensorflow GPU版本是否可用
6 安装PyCharm
6.1 简介
PyCharm是一种Python IDE，带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具，比如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。此外，该IDE提供了一些高级功能，以用于支持Django框架下的专业Web开发。
6.2 下载
（1）官网下载地址（本次使用版本：pycharm-professional-2020.1.exe）
https://download.jetbrains.8686c.com/python/pycharm-professional-2020.1.exe
6.3 安装
(1)下载后，默认安装即可;
选择自己喜欢的界面
我是直接选择打开，没有安装其他的。
我选择试用
(2)更换python环境为Anaconda的环境：
File –Settings
在Project中，选择Project Interpreter，然后点击添加
6.4测试
依次执行以下代码：
Python #进入Python环境
import tensorflow as tf #载入tensorflow环境
print(tf.__version__) #查看tensorflow版本
print(tf.test.is_gpu_available()) #查看tensorflow GPU版本是否可用
出现和图一样的结果说明你安装成功了。
