博主查找了大量网上资源,发现大多数都是使用anaconda下载python和tensorflow配置的,由于博主之前安装了python3.7版本,想要不通过anaconda来进行tensorflow的安装,我觉得还挺简单的。方法大致如下,版本部分大家自行调整。
1、下载安装Python3.7和pycharm,网上已有大量博文,可以参考以下内容或者自行查找。
添加链接描述
2、下载tensorflow文件,附上参考链接,添加链接描述,按照对应的python版本号,选择合适的文件进行下载,下载过程几秒钟吧。博主选择是2.0.0/py37/CPU/avx2 下载之后文件名发生了改变,要将文件名改回来,改成如下形式。
3、安装tensorflow文件。用cmd管理员方式打开python文件夹下的Scripts文件,执行如下命令:
4、打开pycharm新建一个project,选择file/settings/python interpreter将python interpreter的路径改为之前下载的python.exe的路径。
5、测试代码,运行一下。
import tensorflow as tf tf.get_logger().setLevel('ERROR') tf.compat.v1.disable_eager_execution() # 保证session.run()能够正常运行 y_hat = tf.constant(36, name='y_hat') # Define y_hat constant. Set to 36. y = tf.constant(39, name='y') # Define y. Set to 39 loss = tf.Variable((y - y_hat) ** 2, name='loss') # Create a variable for the loss init = tf.compat.v1.global_variables_initializer() # When init is run later (session.run(init)), # the loss variable will be initialized and ready to be computed with tf.compat.v1.Session() as session: # Create a session and print the output session.run(init) # Initializes the variables print(session.run(loss))
至此,所有配置就完成了,还是比较快的,并没有想象中的那么麻烦。
希望大家可以从这篇文章有所收获!