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深度学习笔记:搭建基于Python的tensorflow运行环境1

导读:使用python3命令创建tensorflow虚拟运行环境.首先,在系统下创建python虚拟环境目录Venvs,本文我们设置的虚拟环境目录如下:C:\Users\wuchh\venvs,接下来打开cmd命令窗口.进入创建的目录(C:\Users\wuchh\venvs)。.在命

使用python3命令创建tensorflow虚拟运行环境

首先,在系统下创建python虚拟环境目录Venvs,本文我们设置的虚拟环境目录如下:C:\Users\wuchh\venvs,接下来打开cmd命令窗口 进入创建的目录(C:\Users\wuchh\venvs)。

在命令行窗口中,执行创建虚拟环境的python3命令,我们将创建一个名为tensorflow的虚拟环境。

python -m venv tensorflow

激活虚拟环境,windows激活命令

在Windows上:我们通过下面的指令激活tensorflow虚拟环境

tensorflow\Scripts\activate

pip连接国内镜像

设置pip下载国内的镜像服务器,这里我们设置为清华的镜像。

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

虚拟环境升级pip版本

python -m pip install --upgrade pip

虚拟环境安装tensorflow-cpu 2.6.0版本

pip install tensorflow-cpu==2.6.0

这里笔者安装的时候遇到的版本错误,我们指定按装最低要求版本 protobuf==3.9.2即可。

pip install protobuf==3.9.2

重新执行 pip install tensorflow-cpu==2.6.0

安装相同版本的keras==2.6.0

安装常用的二维图形Python包matplotlib

pip install matplotlib 

小结

进入到python执行环境,通过导入指令测试安装环境,如果没有报错那就一切顺利,我们可以开始使用tensorflow了。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import os
import PIL
import tensorflow as tf
import pathlib
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras.models import Sequential
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