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關(guān)于windows下Tensorflow和pytorch安裝教程

 更新時間:2020年02月04日 16:48:10   作者:巽逸  
Tensorflow是廣泛使用的實現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)以及其它涉及大量數(shù)學(xué)運(yùn)算的算法庫之一。這篇文章主要介紹了Tensorflow和pytorch安裝(windows安裝),需要的朋友可以參考下

一、Tensorflow安裝

1、Tensorflow介紹

Tensorflow是廣泛使用的實現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)以及其它涉及大量數(shù)學(xué)運(yùn)算的算法庫之一。Tensorflow由Google開發(fā),是GitHub上最受歡迎的機(jī)器學(xué)習(xí)庫之一。Google幾乎在所有應(yīng)用程序中都使用Tensorflow來實現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)。 例如,如果您使用到了Google照片或Google語音搜索,那么您就間接使用了Tensorflow模型。它們在大型Google硬件集群上工作,在感知任務(wù)方面功能強(qiáng)大。

2、Tensorflow安裝(cpu版本)

我的環(huán)境是Anaconda3.5.2m,安裝的是舊版本的tensorflow

pip install tensorflow==1.8.0

3、新版本安裝

pip install tensorflow
pip install -U --ignore-installed wrapt enum34 simplejson netaddr
pip install tensorflow

4、驗證代碼

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

5、警告Your CPU supports instructions that this TensorFlow binar......處理

#忽略警告處理方法
import os 
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' 

6、GPU版本安裝(win10+1050ti)1、下載安裝CUDA(找到安裝包一直下一步)

2、安裝CUDNN(需要登錄才能下載)

解壓CUDNN安裝包

打開CUDA安裝位置

把CUDNN中的bin、lib、include目錄中的文件復(fù)制到CUDA對應(yīng)的目錄中

3、安裝tensirflow-gup

pip install tensorflow-gpu==1.8.0

二、pytorch安裝

pytorch官網(wǎng):https://pytorch.org/

1、pytorch介紹

pytorch是一個python優(yōu)先的深度學(xué)習(xí)框架,是一個和tensorflow,Caffe,MXnet一樣,非常底層的框架。

Torch 自稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)界的 Numpy, 因為他能將 torch 產(chǎn)生的 tensor 放在 GPU 中加速運(yùn)算 (前提是你有合適的 GPU), 就像 Numpy 會把 array 放在 CPU 中加速運(yùn)算. 所以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的話, 當(dāng)然是用 Torch 的 tensor 形式數(shù)據(jù)最好。 就像 Tensorflow 當(dāng)中的 tensor 一樣。pytorch是一個動態(tài)的建圖的工具。不像Tensorflow那樣,先建圖,然后通過feed和run重復(fù)執(zhí)行建好的圖。相對來說,pytorch具有更好的靈活性。

2、安裝

打開 pytorch官網(wǎng) ,然后根據(jù)情況選擇安裝的版本。

我的python版本是3.6.5

pip install https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-1.1.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
pip install https://download.pytorch.org/whl/cpu/torchvision-0.3.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl

3、驗證代碼

import torch
print(torch.__version__)

總結(jié)

以上所述是小編給大家介紹關(guān)于windows下Tensorflow和pytorch安裝教程,希望對大家有所幫助!

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