Windows安装TensorFlow教程（国内源安装附上各大镜像网站网址）

深藏阁楼爱情的钟 2022-01-27 14:37 543阅读 0赞

让我们直接切入正题~

**目录**

安装TensorFlow

国内镜像网站

安装CUDA

安装 cuDNN

测试

--------------------

# 安装TensorFlow #

TensorFlow由Google公司打包成一个 pip 安装包，可以用正常安装包的方式安装 TensorFlow ，即进入命令行执行下面这一条简单的语句

**正常安装：**

> pip install  --upgrade tensorflow      \# CPU版本  
> pip install  --upgrade tensorflow-gpu  \# GPU版本

但此方法是在国外网站上下载包，所以下载速度慢且容易失败。

下面我们来看多快好省的安装方法吧~（ps：如果能够翻墙的话可以忽略这里）

轻松解决你的烦恼

**快速安装（用国内开源镜像安装）：**

python2

> pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --upgrade tensorflow      \# CPU版本  
> pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --upgrade tensorflow-gpu  \# GPU版本

python3

> pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --upgrade tensorflow     \# CPU版本  
> pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --upgrade tensorflow-gpu \#  GPU版本

可以将上面的镜像网站地址更换成其他**镜像地址**

## 国内镜像网站 ##

> 阿里云   
> http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
> 
> 中国科技大学   
> https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
> 
> 豆瓣(douban)   
> http://pypi.douban.com/simple/
> 
> 清华大学   
> https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
> 
> 中国科学技术大学   
> http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

安装GPU版本的同志朝这看~

安装好TensorFlow后我们在python中输入

import tensorflow as tf

GPU版本的会提示没有找到 CUDA 和 cuDNN

# 安装CUDA #

前往[官网][Link 1]上下载对应的[CUDA Toolkit][]，可参考

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3Mzc0NjQz_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

博主的tensorflow-gpu版本是1.13.1，所以对应下载CUDA 10.0

下载好之后直接双击安装行了，安装时间可能会有点长，请耐心等待

# 安装 cuDNN #

前往[官网][Link 2]上下载对应的cuDNN

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3Mzc0NjQz_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

下载之后是个压缩包，解压然后将bin路径添加到系统变量Path中去。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3Mzc0NjQz_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3Mzc0NjQz_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]

好了，现在我们的TensorFlow算是安装成功了，那来体验一下吧

# 测试 #

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

然后你就能看见你的显卡信息了，还有输出（啊，要暴露我的渣渣显卡了<捂脸>）

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3Mzc0NjQz_size_16_color_FFFFFF_t_70 4][]

参考：

1、[解决国内安装tensorflow, opencv等安装不成功或下载太慢问题 ][tensorflow_ opencv]

2、[【TensorFlow】Windows10 64 位下安装 TensorFlow - 官方原生支持][TensorFlow_Windows10 64 _ TensorFlow -]

[Link 1]: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
[CUDA Toolkit]: https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive-base
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3Mzc0NjQz_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220127/fe613aca86db49618754aadc4a4f6f25.png
[Link 2]: https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3Mzc0NjQz_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20220127/53a7b7fd8c4d482fa90d756e983d4050.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3Mzc0NjQz_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20220127/163f7e1204b74059ab8fe62639f6157d.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3Mzc0NjQz_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20220127/bce5fd9ad0af460fbe5378cf2ac5166c.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3Mzc0NjQz_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: /images/20220127/4c72871fb50041bd8a74d53b4ed5f06e.png
[tensorflow_ opencv]: https://blog.csdn.net/jorg_zhao/article/details/80075293?utm_source=copy
[TensorFlow_Windows10 64 _ TensorFlow -]: https://blog.csdn.net/u010099080/article/details/53418159