在 Windows 7上安裝 TensorFlow

之前一直聽說TensorFlow很火，樓主一直想裝個試試，無奈一直很忙，最近得空于是趕緊裝了一個；過程當然是曲折的，好在折騰一天終于弄好了，現記錄下過程~~

前言：

在裝之前我先說下我的配置，友善大家對号入座：

系統：Window 7 旗艦版 Service Pack 1 64位 （ps：盜版，你懂得~~~）

顯示卡：Intel

記憶體：16g

然後需要安裝的東西有點多，希望大家有個心理準備：

JDK 1.8、Python 3.5.x （其他版本不支援）、Chocolatey(包管理器)、Bazel 、msys2 、Visual C++

ps：因為樓主是做Android的是以JDK已經裝好了，關于JDK環境變量配置請自行百度~~

步驟：

一、安裝Chocolatey

位址：https://chocolatey.org/

在Windows上安裝tensorflow 首先需要內建Bazel 要內建Bazel 先得安裝Chocolatey。

• 其實Chocolatey相當于Linux 裡面apt-get，裝完後在Windows下我們也可以通過指令行安裝各種軟體了~~友善的不要不要的。

  安裝過程也很簡單：以管理者方式運作Cmd（快捷鍵 win + r），然後粘貼下面一段回車：

  等安裝完就好了，接着輸入choco，正常傳回就算成功了：

  

• 接着安裝Bazel，直接在cmd下輸入：

  choco install bazel

  

  接着也是等待下載下傳完成，期間需要确認下，輸入“y”就行。

安裝的時候也會安裝Msys,下面會用到，就是一個M标志的視窗，安裝目錄在C槽tools檔案夾下。

二、配置環境

裝完Bazel 後，接下來就是配置Bazel 環境了，這步比較重要；具體可以檢視官網：Using Bazel on Windows

從官方可以知道Bazel的使用環境得是64位Windows 7或更高版本上。

Bazel是一個本機Windows二進制檔案。從Windows指令提示符（cmd.exe）或從PowerShell運作它

接下來看樓主的配置步驟：

• 運作cmd(文中都是以管理者方式運作,後面就不會說了),輸入:

  set BAZEL_SH=C:\msys64\usr\bin\bash.exe

• 在msys2 (就是一個M标志視窗)中輸入:

  pacman -Syuu git curl zip unzip

  

  等待安裝完成即可
• 安裝 JDK 1.8. (JDK 7 和 9不支援，這裡請自行百度安裝方法)

注意：在Windows指令提示符（cmd.exe）中設定的環境變量隻能在該指令提示符會話中設定。如果您啟動了一個新的cmd.exe，則需要重新設定變量。要在cmd.exe啟動時始終設定變量，可以将它們添加到控制台>系統屬性>進階>環境變量…對話框中的使用者變量或系統變量。

• 接下來安裝

  Visual C++

  這裡有兩種方式，樓主安裝的是Visual C++ Build Tools 2015 or later.

  

點選安裝即可，注意這裡一般我電腦是預設開着“梯子”，但是等了半天發現沒有動靜，關了“梯子”後 等一段時間就好了，安裝都預設選中就好。

裝完後需要在cmd中設定環境變量：

set BAZEL_VC=C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2017\BuildTools\VC

• 接着安裝Windows SDK.

  

也是一頓預設三連擊就行~~~

好了，到了這裡Bazel所需的環境算是配置完畢了，至于官方下面還有關于測試demo的示例，這裡就不測試了。有興趣的自己下載下傳後調試。

三、安裝Python

接下來安裝Python，注意其他版本的Python 裡面pip3 沒有TensorFlow的包！！！

下載下傳Python 3.5.2：https://www.python.org/downloads/release/python-352/

下載下傳完直接輕按兩下安裝，可以自定義路徑也可以預設安裝。下面有個添加環境變量記得點一下。

在添加環境變量這塊樓主遇到個問題：雖然安裝過程中會自動添加環境變量，但是當我在終端中使用pip3（安裝tensorflow就是用這個）時卻發現無法找到此指令！！！最後發現軟體自動添加的是使用者變量，這裡我又在系統變量path中添加了下就好了。

四、安裝TensorFlow

終于到了安裝TensorFlow，能到這裡的算是快要修成正果了，加油接着幹。這裡是邁入偉大神經網絡的關鍵一步了，是走上人生巅峰的……（哈哈，有點誇張了~~~）。

選擇TensorFlow的版本

廢話不多說這裡我們先了解下選擇TensorFlow的版本，如下之中選擇一種來安裝:：

• 隻支援 CPU 的 TensorFlow。如果你的系統不支援 NVIDIA® GPU, 你必須安裝這個版本。這個版本的 TensorFlow 通常安裝起來比較簡單（一般 5 到 10分鐘），是以即使你擁有 NVIDIA GPU，我們也推薦首先安裝這個版本。
• 支援 GPU 的 TensorFlow. TensorFlow 在 GPU 上通常比在 CPU 上的執行的更快。是以如果你有符合如下要求的 NVIDIA® GPU 并且需要注重性能，可以随後安裝這個版本。

ps: 這裡樓主資源有限，電腦沒有獨顯，是以隻能裝CPU的了~~~

GPU support TensorFlow 的 NVIDIA 需求

需要事先安裝如下軟體：

• CUDA® Toolkit 8.0。詳見 NVIDIA’s documentation。確定按照文檔中描述的将 Cuda 相關路徑加入到 %PATH% 環境變量中。
• CUDA Toolkit 8.0 相關的 NVIDIA 驅動。
• cuDNN v5.1。詳見 NVIDIA’s documentation。注意：cuDNN 通常與其他 CUDA DLLs 安裝的位置不同。確定将 cuDNN 庫的安裝目錄加入到了%PATH%中。
• CUDA Compute Capability 3.0 或更高的 GPU 晶片。支援的 GPU 晶片詳見 NVIDIA documentation 。

确定如何安裝 TensorFlow

有如下選擇：

• “native” pip
• Anaconda

原生 pip 直接在系統中安裝 TensorFlow，而不使用虛拟環境。 因為原生 pip 安裝沒有使用獨立的容器隔離開，是以可能幹擾其他基于Python的安裝。 不過，如果你了解 pip 和 Python 環境，原生 pip 安裝通常隻需要一個指令！ 如果使用原生 pip 安裝，使用者可在任何目錄中執行 TensorFlow 程式。

在 Anaconda 中，你可以通過 conda 建立一個虛拟環境。 然而，我們推薦使用 pip install 安裝 TensorFlow，而非conda install。

注意： conda 包是社群支援而非官方支援。也就是說 TensorFlow 團隊沒有測試也沒有管理過 conda 包。 使用這個包需要自行承擔風險。

原生 pip 安裝：

TensorFlow 在　Windows 上支援　Python 3.5.x。 注意 Python 3.5.x 使用 pip3，我們用 pip3 來安裝 TensorFlow。

• 在 cmd 中輸入如下指令安裝隻支援 CPU 的 TensorFlow：

  pip3 install --upgrade tensorflow

  ps: pip3指令無法識别的看看樓上Python安裝中的說明。

  

  安裝中圖示
• 安裝支援 GPU 的 TensorFlow，使用如下指令：

  pip3 install --upgrade tensorflow-gpu

  ps：樓主隻安裝了CPU版的，至于GPU的無法提供圖了~~~

Anaconda 安裝：

樓主使用的是pip安裝，Anaconda 方式僅供參考；Anaconda 安裝是社群支援，而非官方支援。

1. 按說明下載下傳并安裝 Anaconda： Anaconda download site

2. 建立一個 conda 環境，命名為 tensorflow，以便運作某個 Python 版本：

C:\> conda create -n tensorflow

3. 激活 anaconda 環境：

C:\> activate tensorflow (tensorflow)C:\> # 你的提示符應該發生變化

4. 在你的 conda 環境中安裝隻支援 CPU 的 TensorFlow（寫在一行）：

(tensorflow)C:\> pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.1.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl

5. 安裝支援 GPU 的 TensorFlow（寫在一行）：

(tensorflow)C:\> pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-1.1.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl

驗證安裝結果:

啟動 terminal。

如果通過 Anaconda 安裝，激活 Anaconda 環境。

啟動 Python：

在 Python 互動式環境中輸入:

如果系統輸出如下，則安裝成功：

Hello, TensorFlow!

常見安裝問題

我們依靠 Stack Overflow 來編寫 TensorFlow 安裝問題及解決方案的文檔。 如下表格包含了 Stack Overflow 上比較常見的安裝問題的連接配接。 如果你遇到了不在清單中的新的錯誤資訊或者其他安裝問題，請在 Stack Overflow 上搜尋。 如果搜尋不到，請在 Stack Overflow 上提出一個新的問題，并打上 tensorflow 的标簽。

Stack Overflow Link	Error Message
41007279	[…\stream_executor\dso_loader.cc] Couldn’t open CUDA library nvcuda.dll
42006320	ImportError: Traceback (most recent call last)
42011070	No module named “pywrap_tensorflow”
42217532	OpKernel (‘op: “BestSplits” device_type: “CPU”’) for unknown op: BestSplits
43134753	The TensorFlow library wasn’t compiled to use SSE instructions

好了，以上就是在Windows下安裝TensorFlow的全過程，有問題歡迎留言~~~