采用miniconda3安装Tensorflow和PyTorch CPU及Pycharm的配置

爱上雪茄

已于 2023-11-13 22:23:09 修改

阅读量289

点赞数 1

分类专栏：大数据机器学习文章标签： tensorflow pycharm 人工智能

于 2023-11-13 16:18:47 首次发布

本文链接：https://blog.csdn.net/itorac/article/details/134378615

版权

大数据同时被 2 个专栏收录

57 篇文章

订阅专栏

机器学习

13 篇文章

订阅专栏

本文介绍了如何在Windows上使用miniconda3安装TensorflowCPU和GPU版本，以及PyTorch，包括配置虚拟环境、安装相关依赖如scikit-learn和PyTorch，最后展示了在PyCharm中导入并验证这些库的步骤。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一、Tensorflow介绍

tenroflow是Google开源软件库,为机器学习工程中的问题提供了一整套解决方案。

二、Pycharm 介绍

PyTorch是一个由Facebook开发的深度学习框架，使用动态计算图来进行张量计算和自动微分。这个特性使得模型的构建更灵活，更容易调试，并且能够支持更复杂的模型。

三、安装miniconda3

3.1、下载miniconda3

3.2、直接按提示安装miniconda3

四、安装Tensorflow和PyTorch

4.0、配置.condarc

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
ssl_verify: false
default_channels:
  - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

4.1、创建dlCPU虚拟环境

conda create -n dlCPU python=3.7

4.2、激活环境

conda activate dlCPU

C:\Users\主机名>conda activate dlCPU

(dlCPU) C:\Users\主机名>

4.3、安装Tensorflow

pip install tensorflow-cpu==2.10.0 -i https://pypi.douban.com/simple/

或者

conda install -c free tensorflow

pip install tensorflow-gpu==2.10.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

4.4、验证Tensorflow

在当前虚拟环境下，启动python后，输入import tensorflow as tf 验证tensorflow是否安装成功

(dlCPU) C:\Users\主机名>python
Python 3.7.16 (default, Jan 17 2023, 16:06:28) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import tensorflow as tf
>>> tf.__version__
'2.6.0'
>>>

4.6、安装scikit-learn

conda install SciPy

conda install NumPy

conda install scikit-learn

4.7、安装PyTorch

进入PyTorch

4.8、安装pyTorch

conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch

4.9、验证pyTorch

输入python

(dlCPU) C:\Users\主机名>python
Python 3.7.16 (default, Jan 17 2023, 16:06:28) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import torch
>>> torch.cuda.is_available()
False
>>> torch.is_available()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: module 'torch' has no attribute 'is_available'
>>> torch.__version__
'1.13.1'

五、配置Pycharm

import tensorflow as tf;
import torch;
import numpy as np;
arr=np.ones((6,6));
print("arr的数据类型为："+str(arr.dtype))
t=torch.tensor(arr)
print(t)
print(tf.__version__);

这样就安装成功了