我的AI之路(4)--在Anaconda3 下安装Tensorflow 1.8

在Anaconda3安装好后，有一个默认的base(root)环境,你可以打开Anaconda Navigator后点左边列表中的Environments可以看到，或者在command窗口中输入conda activate或者activate，这时**的默认环境就是base。

这个base(root) env实际上是融合于Anaconda本身的环境，也就是说如果在base环境里安装tensorflow或其他软件包的话，都会安装在Anaconda本身的包库路径下，比如C:\Anaconda3\Lib\site-packages\，这么做有一个好处就是安装tensorflow过程非常快，因为C:\Anaconda3\Lib\site-packages\下面已经安装了大量支持包，无需再下载安装，除非版本不对，坏处就是把Anaconda本身的环境搞乱了。

如果想创建一个自己的独立的隔离环境，那么可以用conda创建一个新的，比如执行：

conda create -n tensorflow pip python=3.6

然后回车确认，Anaconda就会给你在C:\Anaconda3\envs\下创建一个独立的tensorflow目录，并把python3.6和相关支持包都安装到C:\Anaconda3\envs\tensorflow下。然后执行

conda activate tensorflow 或 activate tensorflow

**进入这个新创建的tensorflow env，然后就可以开始安装tensorflow了:

我的AI之路(4)--在Anaconda3 下安装Tensorflow 1.8

先把依赖包安装了(这些依赖包有些tensorflow 1.8 不会自动去下载安装，但是会以红字提示，为了一次性安装好无问题，最好先把依赖包先安装了)：

python -m pip install html5lib bleach ipykernel

python -m pip install --ignore-installed --upgrade pip setuptools

安装完上面的包后，安装tensorflow1.8，一般书上或网上说的去https://storage.googleapis.com/tensorflow/去下载跟你的操作系统和python版本对应的wheel文件安装，或者执行 git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow下载源码然后在本地执行configure和bazel命令编译出wheel文件再安装，前者的缺点是你需要指定跟你的操作系统和python版本对应的准确的wheel文件名，而且https://storage.googleapis.com/国内下载文件比较慢，后者是下载文件不仅很慢很难一次性成功下载到全部源码文件，而且build出wheel的过程中可能会出现未知的你一下不清楚如何解决的问题，除非你的环境很特殊确实需要根据环境build出wheel文件，或者你有大把时间想弄着玩玩熟悉一下tensorflow的build过程，那么你可以一边自个去好好玩我的AI之路(4)--在Anaconda3 下安装Tensorflow 1.8 。

其实国内清华提供了一个镜像网站https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn，上面有很多开源项目的好东东，包括tensorflow，下载文件速度很快，而且能根据你的操作系统和python版本给你自动选择对应的wheel文件下载安装，很省事，执行:

python -m pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow

或

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

即可快速安装tensorflow CPU或GPU版(当前清华镜像网站上的Tensorflow版本已经是1.10.1版)，安装完后，执行python进入python命令行，然后写几行简单代码测试一下：

import tensorflow as tf

c=tf.constant("A.C., you have done a good job")

s=tf.Session()

s.run(c)

如果无错误能打印出"A.C., you have done a good job"，这表明安装成功了。

对于CPU版tensorflow，如果安装完后在执行import tensorflow as tf这句时报错：ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块，或者直接提示：

Could not load 'msvcp140.dll'. TensorFlow requires that this DLL be

installed in a directory that is named in your %PATH% environment variable.

You may install this DLL by downloading Microsoft Visual C++ 2015 Redistributable Update 3

from this URL: https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=53587

这是因为你的C:\Windows\System32\下缺少一个msvcp140.dll文件，需要安装VC++ 2015 redistribute，到https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=53587下载跟你Windows位数对应的vc_redist.x64.exe或vc_redist.x86.exe文件并安装即可解决。

如果你的电脑有NVidia GPU卡，想安装GPU版tensorflow，则执行

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

安装完后，还不能立即像上面那样执行测试代码，还需要安装CUDA和CUDNN等支持NVidia GPU卡作并行计算的运行库环境，否则会在import tensorflow时报错，给出大意是找不到cuda库之类的提示。安装了跟tensorflow1.8相对应的正确版本的CUDA和CUDNN后在执行测试代码无代码错误的话即可看到打印输出。

关于如何选择和正确安装跟tensorflow版本对应的CUDA和CUDNN版本，这点很重要，CUDA和CUDNN安装弄错了会让你抓狂，tensorflow会出这样那样的莫名错误，不知道具体原因几下解决不了的，会让你郁闷到深夜我的AI之路(4)--在Anaconda3 下安装Tensorflow 1.8 ，这话题需要单独写一篇文章才能说完，请参见我的下一篇文章。

另外，https://github.com/tensorflow/tensorflow/上有说明，还提供了Tensorflow nightly build的这种下载安装方式，这种安装方式很简单，只需执行

pip install tf-nightly 或 pip install tf-nightly-gpu

我试过，这种安装方式能自动根据你的机器的操作系统和python版本，自动选择对应的最新的nightly版本下载安装，这种安装方式好处是简单，缺点是下载慢，网速不快的整个过程需要等不少时间，另外nightly build可能有不稳定的一面。

此外，Anaconda Navigator提供了图形化界面安装tensorflow或其他包的功能。

点击下方+号可以创建一个新的隔离环境，注意选择Python的版本(如果需要的话，还可以选择R语言的版本):

我的AI之路(4)--在Anaconda3 下安装Tensorflow 1.8

打开Terminal:

我的AI之路(4)--在Anaconda3 下安装Tensorflow 1.8

然后在Terminal里设置清华的镜像网站作为源:

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

conda config --set show_channel_urls yes

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或者手工在<home>/.condarc文件(Windows里是在C:\Users\<username>\下面)里手工添加:

channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
- defaults
ssl_verify: true
show_channel_urls: true

然后在分类栏选择All，在Search Packages栏输入tensorflow，然后在显示出来的列表中勾选tensorflow或tensorflow-gpu，然后点击右下方的Apply按钮:

我的AI之路(4)--在Anaconda3 下安装Tensorflow 1.8

在弹出窗口中点击Apply即开始安装

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可以看到，cudatookit和cudnn以及vc2005_runtime等支持库都会自动安装，但是这窗口里的显示的各个软件的版本都非常老了,tensorflow还是1.1版，说明镜像库这个路径下很久没有提供更新了，所以不推荐这种安装方式，需要找到提供比较新的版本的镜像源，目前我没找到，以后找到再回头修改上面的源设置。

安装完tensorflow后，从http://yann.lecun.com/exdb/mnist把四个测试/验证数据集文件下载到D:\AI\dataset\mnist，然后顺便使用tensorflow提供的mnist example代码跑一下训练和试用体验一下tensorboard，执行以下命令：

cd D:\Anaconda3\Lib\site-packages\tensorflow\examples\tutorials\mnist

#对于Windows环境下，一定要指定 log_dir 和data_dir参数，因为如果不指定路径，这些代码默认都是试图去创建以linux的/tmp为路径开始的log和data目录，那样会出错导致停止，因为Windows下根本没有/tmp

python mnist_with_summaries.py --log_dir=.\log --data_dir=d:\AI\dataset\mnist

执行上面的命令开始训练后，如果报错：

F T:\src\github\tensorflow\tensorflow\stream_executor\lib\statusor.cc:34] Attempting to fetch value instead of handling error Failed precondition: could not dlopen DSO: cupti64_90.dll; dlerror: cupti64_90.dll not found

这是因为cupti64_90.dll在C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\extras\CUPTI\libx64下，但这个目录路径没有加入到path环境变量中，在系统环境变量设置里把这个C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\extras\CUPTI\libx64加入到path变量中即可。

训练完后，执行:

tensorboard --logdir=.\log

可以看到如下输出：

D:\Anaconda3\Lib\site-packages\tensorflow\examples\tutorials\mnist>tensorboard --logdir=.\log
d:\anaconda3\lib\site-packages\h5py\__init__.py:36: FutureWarning: Conversion of the second argument of issubdtype from `float` to `np.floating` is deprecated. In future, it will be treated as `np.float64 == np.dtype(float).type`.
from ._conv import register_converters as _register_converters
TensorBoard 1.10.0 at http://fychen-T470P:6006 (Press CTRL+C to quit)

在Chrome浏览器里输入地址http://fychen-T470P:6006即可打开tensorboard页面。

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Windows下跑word2vec example:

cd D:\Anaconda3\Lib\site-packages\tensorflow\examples\tutorials\word2vec

修改word2vec_basic.py (因为代码默认使用linux的/tmp路径，Windows下必须修改):

def maybe_download(filename, expected_bytes):
"""Download a file if not present, and make sure it's the right size."""
#local_filename = os.path.join(gettempdir(), filename)
local_filename = "D:\\AI\\dataset\\text8\\" + filename

然后执行:

python word2vec_basic.py --log_dir=.\log

训练完毕后，在.\log\下再创建log文件夹，然后把训练生成的metadata.tsv文件移到这个log目录里去(这是Tensorboard的bug，不然找不着这个文件！)，然后执行：

tensorboard --logdir=.\log

输出：

D:\Anaconda3\Lib\site-packages\tensorflow\examples\tutorials\word2vec>tensorboard --logdir=.\log
d:\anaconda3\lib\site-packages\h5py\__init__.py:36: FutureWarning: Conversion of the second argument of issubdtype from `float` to `np.floating` is deprecated. In future, it will be treated as `np.float64 == np.dtype(float).type`.
from ._conv import register_converters as _register_converters
TensorBoard 1.10.0 at http://fychen-T470P:6006 (Press CTRL+C to quit)

在chrome浏览器里输入地址http://fychen-T470P:6006，进入页面点projector面板即可看到很炫酷的三维效果展示(分PCA和T-SNE方法，还可以custom):

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