windows7tensorflow的简单介绍

本文目录一览：

• 1、tensorflow为什么不支持windows
• 2、tensorflow的Windows732位wheel安装包
• 3、配置什么电脑才能玩的起TensorFlow?
• 4、linux开发哪里好？
• 5、如何在win7环境下安装tensorflow
• 6、TensorFlow的优势和缺点有哪些

tensorflow为什么不支持windows

已经支持了。我安装过（当前是0.1版本）。大致方法是：首先确保英伟达的GPU驱动是最新的，然后现在安装cuda0，cudnn0（无英伟达显卡，跳过此步）。然后下载anaconda3-1版本（集成了python5）。

当然，存在着安装失败的情况，也就是版本不兼容，这里说一下，目前在Windows环境下，tensorflow只支持python5，并不支持python7(这对使用python7的小伙伴也是一个不好的消息，当然了，以后会好的)。

Tensorflow的支持列表里是没有Windows的。虽然可以用Docker来实现在Windows上运行，但小问题很多，它支持的最好的还是基于unix内核的系统，如Linux，因此我们最好还是安装一个Linux的环境来运行它。

在Windows10下能用pip方式给python7添加tensorflow支持库。

tensorflow的Windows732位wheel安装包

1、默认安装路径应该是 /opt/OpenBLAS。安装numpy，numpy的下载地址 git clone git：//github.com/numpy/numpy.git 。进入numpy的的下载文件夹，然后修改下site.cfg这是numpy的build config，把里面的openblas配置 正确。

2、在Windows10下能用pip方式给python7添加tensorflow支持库。

3、安装Anaconda 百度下载windows版本，一路点下一步，安装好了Anaconda，自带python6。安装TensorFlow （1）打开Anaconda Prompt，输入conda env list，查看当前环境，发现只有base环境。

配置什么电脑才能玩的起TensorFlow?

1、(1)不一定（2）首先要知道电脑配置的情况，如果电脑的配置：CPU双核0G以上，内存在4G以上，显存在512M以上，硬盘空间在60G以上，就可以安装WIN7 64位系统，如果低于这个配置，哪就没有办法安装，安装了也会很卡。

2、Python编程本身对笔记本电脑没有太高要求。但如果需要运行人工智能方面的库如Tensorflow和Pytorch，则内存最好8G以上，而且要配英伟达GPU。

3、在这种情况下，您的电脑配置应该足够运行中等规模的神经网络，但可能需要一定的时间才能完成训练过程。由于训练时间取决于许多因素，例如网络结构、训练算法和数据集大小，无法给出确切的时间估计。

4、首先要注册NVIDIA developer的帐号，分别下载CUDA和cuDNN。确认准备gcc版本，安装依赖库sudo apt-get install freegl。安装CUDA。解压cuDNN。clone tensorflow源码，configure配置。编译安装。

5、一般来说直接安装装的都是CPU版本，GPU版本需要根据自身电脑的配置，显卡规格来选择合适的版本，同时需要安装对应插件。如果只是研究使用并不做大规模训练，不建议装gpu版本，用CPU就可以调试代码运行了。

linux开发哪里好？

1、个人感觉达内和华清远见都还可以，清华远见是听他们说的，我公司有这个教育机构学完来上班的。Linux底层内核/驱动开发嵌入式Linux开发等。

2、想要学习Linux技术，不知道去哪里好，可以来老男孩教育。就业服务：专业的培训机构都会进行就业指导服务，包含面试等，同时还有大企业合作，可以推荐就业。Fujitum则是在自己的处理器上大搞Linux开发。

3、外设丰富。正点原子的imx6ull开发板学习资源比较多，外设非常的丰富，而野火的学习资源较少，外设缺乏。学习内容通俗易懂。

4、往期学员就业率，学员口碑，综合看看机构的发展情况。想要学习Linux技术，不知道去哪里好，可以来老男孩教育。

如何在win7环境下安装tensorflow

1、方法/步骤 首先下载anaconda 在此需要记住，安装的是2版本，3的话，会有很多坑，问题无法解决，在这里可以去anaconda 官网下载，如果觉得慢的话，可以考虑到清华的anaconda源里面下载记住 anaconda-1。

2、工具：win7系统电脑一台步骤：打开win7系统电脑，进入命令行，然后把目录切换到python的安装目录下的Script文件夹下，运行 easy_inatall pip。pip安装成功后，在cmd下执行pip，将会有如下提示。

3、安装Anaconda 百度下载windows版本，一路点下一步，安装好了Anaconda，自带python6。安装TensorFlow （1）打开Anaconda Prompt，输入conda env list，查看当前环境，发现只有base环境。

4、步骤1：准备工作 在开始安装TensorFlow之前，需要先准备好一些工具和系统环境。首先，需要一台树莓派计算机，并且它需要安装有Raspbian操作系统。其次，需要一个Python环境，建议使用Python 5或以上的版本。

5、安装方法： 首先，打开您的浏览器，访问快色的官方网站。 在网站首页上，您会看到一个下载按钮。点击该按钮以开始下载快色的安装程序。 下载完成后，找到下载文件并双击打开。 您将会看到一个安装向导界面。

6、(1)不一定（2）首先要知道电脑配置的情况，如果电脑的配置：CPU双核0G以上，内存在4G以上，显存在512M以上，硬盘空间在60G以上，就可以安装WIN7 64位系统，如果低于这个配置，哪就没有办法安装，安装了也会很卡。

TensorFlow的优势和缺点有哪些

可用性 TensorFlow 工作流程相对容易，API 稳定，兼容性好，并且 TensorFlow 与 Numpy 完美结合，这使大多数精通 Python 数据科学家很容易上手。

开源版本不支持分布式。单机的深度学习工具已经不下10个，Google没有提供测评数据显示TensorFlow相比这些工具在性能上有优势。市面上真正缺乏的是能够支持大规模深度学习的分布式框架或系统，而TensorFlow开源版本并没有提供。

当然它也有缺点，灵活的操作会增加使用复杂度，从而在一定程度上增加了学习成本。便捷、通用 作为主流的框架，TensorFlow生成的模型，具有便捷、通用的特点，可以满足更多使用者的需求。

优点4：可移植性好 由于深度学习的优异表现，很多框架都可以使用，例如 TensorFlow、Pytorch。这些框架可以兼容很多平台。深度学习也是有缺点的：缺点1：计算量大，便携性差 深度学习需要大量的数据与算力，所以成本很高。

这一点是Google作为一个公司的资源带来的优势。TF大部分的操作是细粒度操作，可以来带比较大的灵活性，不过反过来，也在工程上面需要比较多的优化开销。