这是我的环境(Windows 10与NVIDIA GPU)。我想安装TensorFlow 1.12-gpu，多次失败，但能够通过以下方法解决。

这有助于在Windows 10系统上安装TensorFlow-GPU

步骤:

确保你有NVIDIA显卡

a.打开windows资源管理器，打开设备管理器—>，检查“Display” 适配器”—>它将显示(例如NVIDIA GeForce)如果你有GPU它 将显示“高清图形” b.如果GPU是AMD的，那么tensorflow不支持AMD的GPU

如果您有GPU，请检查GPU是否支持CUDA特性。

a.如果你在这个链接找到你的GPU型号，那么它支持CUDA。 b.如果你没有CUDA GPU，那么你只能安装 Tensorflow(不带gpu)

Tensorflow要求python-64bit版本。卸载所有python依赖项

a.进入控制面板->搜索“程序和功能”，然后 搜索“python” b.卸载anaconda和任何与python相关的插件。 这些依赖关系可能会干扰tensorflow-GPU 安装。 c.确保python已经卸载。打开命令提示符并键入 " python "，如果它抛出一个错误，那么你的系统没有python和 您可以继续重新安装python

重新安装python

a.TF1.12支持最高至Python 3.6.6。请按此处下载视窗 X86-64可执行安装程序 b.安装时，选择“Add Python 3.6 to PATH”，然后单击 “现在安装”。

c. python安装成功后，进入安装界面 方法之一，提供禁用路径长度限制的选项 Windows 10中Tensorflow构建/安装问题的根本原因 环境。单击“禁用路径长度限制”，然后执行 完成安装的说明。

d.检查python是否正确安装。打开命令提示符 然后输入“python”。它应该显示Python的版本。

安装Visual Studio

Visual Studio 2017社区

a.点击上方的“Visual Studio链接”。下载Visual Studio 2017社区。 b.在左侧“Visual Studio IDE”下，选择“community 2017” 下载它 c.在安装过程中，选择“Desktop development with c++” 安装

CUDA 9.0工具箱

https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal

a.点击上方“CUDA 9.0工具包链接”，下载“Base Installer” b.安装CUDA 9.0

安装 cuDNN

https://developer.nvidia.com/cudnn

a. Click "Link to Install cuDNN" and select “I Agree To the Terms of the cuDNN Software License Agreement” b. Register for login, check your email to verify email address c. Click “cuDNN Download” and fill a short survey to reach “cuDNN Download” page d. Select “ I Agree To the Terms of the cuDNN Software License Agreement” e. Select “Download cuDNN v7.5.0 (Feb 21, 2019), for CUDA 9.0" f. In the dropdown, click “cuDNN Library for Windows 10” and download g. Go to the folder where the file was downloaded, extract the files

h.将解压缩文件中的三个文件夹(bin、include、lib)添加到 环境

i.在windows 10搜索栏中输入“environment”，找到 在“环境变量”中，单击“用户变量”中的“路径” 点击“编辑”，然后选择“新建”，将这三条路径添加到 三个“cuda”文件夹 j.关闭“环境变量”窗口。

安装tensorflow-gpu

a.打开命令提示符，输入“pip install” ——升级tensorflow-gpu” b.安装tensorflow-gpu

检查安装是否正确

a.在命令提示符下输入“python” b.输入“import tensorflow as tf” c你好=特遣部队。常数(“Hello World !”) d .税= tf.Session () e. print(sess.run(hello))——> hello World!

测试tensorflow是否使用GPU

A.从tensorflow.python.client导入device_lib print (device_lib.list_local_devices ()) b . print (device_lib.list_local_devices ())

我在OSX Sierra 10.12.2上遇到了这个问题。原来我安装的Python版本是错误的(我安装的是Python 3.4，但OSX的tensorflow pypi包只适用于Python 3.5及以上版本)。

解决方案是安装Python 3.6。下面是我让它工作的方法。注意:我使用Homebrew来安装Python 3.6，你也可以使用python.org上的Python 3.6安装程序来安装

brew uninstall python3
brew install python3
python3 --version # Verify that you see "Python 3.6.0"
pip install tensorflow # With python 3.6 the install succeeds
pip install jupyter # "ipython notebook" didn't work for me until I installed jupyter
ipython notebook # Finally works!

以下是我为Windows 10所做的!我也没有打扰之前的Python 2.7安装

步骤1:从链接安装Windows x86-64可执行安装程序: https://www.python.org/downloads/release/python-352/

步骤2:以管理员身份打开cmd

步骤3:输入以下命令:

pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-0.12.0rc0-cp35-cp35m-win_amd64.whl

您应该看到它可以正常工作，如下图所示，我还尝试了示例示例。

这是我的环境(Windows 10与NVIDIA GPU)。我想安装TensorFlow 1.12-gpu，多次失败，但能够通过以下方法解决。

这有助于在Windows 10系统上安装TensorFlow-GPU

步骤:

确保你有NVIDIA显卡

a.打开windows资源管理器，打开设备管理器—>，检查“Display” 适配器”—>它将显示(例如NVIDIA GeForce)如果你有GPU它 将显示“高清图形” b.如果GPU是AMD的，那么tensorflow不支持AMD的GPU

如果您有GPU，请检查GPU是否支持CUDA特性。

a.如果你在这个链接找到你的GPU型号，那么它支持CUDA。 b.如果你没有CUDA GPU，那么你只能安装 Tensorflow(不带gpu)

Tensorflow要求python-64bit版本。卸载所有python依赖项

a.进入控制面板->搜索“程序和功能”，然后 搜索“python” b.卸载anaconda和任何与python相关的插件。 这些依赖关系可能会干扰tensorflow-GPU 安装。 c.确保python已经卸载。打开命令提示符并键入 " python "，如果它抛出一个错误，那么你的系统没有python和 您可以继续重新安装python

重新安装python

a.TF1.12支持最高至Python 3.6.6。请按此处下载视窗 X86-64可执行安装程序 b.安装时，选择“Add Python 3.6 to PATH”，然后单击 “现在安装”。

c. python安装成功后，进入安装界面 方法之一，提供禁用路径长度限制的选项 Windows 10中Tensorflow构建/安装问题的根本原因 环境。单击“禁用路径长度限制”，然后执行 完成安装的说明。

d.检查python是否正确安装。打开命令提示符 然后输入“python”。它应该显示Python的版本。

安装Visual Studio

Visual Studio 2017社区

a.点击上方的“Visual Studio链接”。下载Visual Studio 2017社区。 b.在左侧“Visual Studio IDE”下，选择“community 2017” 下载它 c.在安装过程中，选择“Desktop development with c++” 安装

CUDA 9.0工具箱

https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal

a.点击上方“CUDA 9.0工具包链接”，下载“Base Installer” b.安装CUDA 9.0

安装 cuDNN

https://developer.nvidia.com/cudnn

a. Click "Link to Install cuDNN" and select “I Agree To the Terms of the cuDNN Software License Agreement” b. Register for login, check your email to verify email address c. Click “cuDNN Download” and fill a short survey to reach “cuDNN Download” page d. Select “ I Agree To the Terms of the cuDNN Software License Agreement” e. Select “Download cuDNN v7.5.0 (Feb 21, 2019), for CUDA 9.0" f. In the dropdown, click “cuDNN Library for Windows 10” and download g. Go to the folder where the file was downloaded, extract the files

h.将解压缩文件中的三个文件夹(bin、include、lib)添加到 环境

i.在windows 10搜索栏中输入“environment”，找到 在“环境变量”中，单击“用户变量”中的“路径” 点击“编辑”，然后选择“新建”，将这三条路径添加到 三个“cuda”文件夹 j.关闭“环境变量”窗口。

安装tensorflow-gpu

a.打开命令提示符，输入“pip install” ——升级tensorflow-gpu” b.安装tensorflow-gpu

检查安装是否正确

a.在命令提示符下输入“python” b.输入“import tensorflow as tf” c你好=特遣部队。常数(“Hello World !”) d .税= tf.Session () e. print(sess.run(hello))——> hello World!

测试tensorflow是否使用GPU

A.从tensorflow.python.client导入device_lib print (device_lib.list_local_devices ()) b . print (device_lib.list_local_devices ())

也有类似的问题

结果是默认的GPU版本，我已经在一个没有GPU的服务器上安装了它。

pip install --upgrade tensorflow-cpu

成功了

更新时间:2016年11月28日:TensorFlow现在可以在PyPI中使用，从0.12版本开始。你可以打字

pip install tensorflow

…或…

pip install tensorflow-gpu

.．.分别安装TensorFlow的cpu加速版或gpu加速版。

---

之前的回答:TensorFlow还没有在PyPI存储库中，所以你必须为你的操作系统和Python版本指定适当的“轮子文件”的URL。

TensorFlow网站上列出了支持的配置的完整列表，但例如，要在Linux上仅使用CPU安装Python 2.7的0.10版本，您将键入以下命令:

$ pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.10.0rc0-cp27-none-linux_x86_64.whl