【一】tensorflow安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学

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trick1---实现tensorflow和pytorch迁移环境教学

 1. tensorflow 深度学习

        书本链接：https://download.csdn.net/download/sinat_39620217/16491144

对应码源以及学习资料链接：https://gitee.com/dingding962285595/tensorflow_-rl    欢迎关注一键三连哦！

2. tensorflow安装

2.1 常用的镜像源

   

    

     

      

     
     

      

       #豆瓣
      
     
    

     

      

     
     

      

       https:/
       /pypi.douban.com/simple
      
     
   

   

    

     

      

     
     

      

       #LFD
      
     
    

     

      

     
     

      

       https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
      
     
   

   

    

     

      

     
     

      

       #清华大学
      
     
    

     

      

     
     

      

       https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
      
     
   

   

    

     

      

     
     

      

       #中国科技大学
      
     
    

     

      

     
     

      

       https:/
       /mirrors.ustc.edu.cn/pypi
       /web/simple
      
     
   

   

    

     

      

     
     

      

       #阿里
      
     
    

     

      

     
     

      

       https:/
       /mirrors.aliyun.com/pypi
       /simple/
      
     
   

   

    

     

      

     
     

      

       #本地安装例子
      
     
    

     

      

     
     

      

       Twisted‑
       18.
       4.
       0‑cp
       35‑cp
       35m‑win_amd
       64.whl
      
     
    

     

      

     
     

      

       #//文件名说明 该版本 适用于python 3.5 的windows 64位
      
     
    

     

      

     
     

      

       #//D:\Twisted‑18.4.0‑cp35‑cp35m‑win_amd64.whl 下载文件的路径
      
     
    

     

      

     
     

      

       #//安装
      
     
    

     

      

     
     

      

       pip install  D:\Twisted‑
       18.
       4.
       0‑cp
       35‑cp
       35m‑win_amd
       64.whl
      
     
   

在线安装举例

pip install “ 你需要安装的包” -i https://pypi.douban.com/simple  

2.2 Anaconda安装

通过安装 Anaconda 软件，可以同时获得 Python 解释器、 包管理和虚拟环境等一系列便捷功能，我们从 https://www.anaconda.com/distribution/#download-section 网址进入 Anaconda 下载页面，选择 Python 最新版本的下载链接即可下载，下载完成后安装即可进入安装程序。

• 如图 所示，勾选”Add Anaconda to my PATH environment variable”一项，这样可以通过命令行方式调用 Anaconda 程序
• 如图所示， 安装程序询问是否连带安装 VS Code 软件，选择 Skip 即可。整个安装流程约持续 4分钟，具体时间需依据计算机性能而定。

安装完成后，怎么验证 Anaconda 是否安装成功呢？

通过键盘上的 Windows 键+R 键，即可调出运行程序对话框，输入“cmd”并回车即打开 Windows 自带的命令行程序cmd.exe。 或者点击开始菜单，输入“cmd” 也可搜索到 cmd.exe 程序，打开即可。输入conda list 命令即可查看 Python 环境已安装的库，如果是新安装的 Python 环境，则列出的库都是 Anaconda 自带的软件库，如图 1.24 所示。如果 conda list 能够正常弹出一系列的库列表信息，说明 Anaconda 软件安装成功； 如果 conda 命名不能被识别，则说明安装失败，需要重新安装。
 

2.3 tensorflow-cpu版本安装

• TensorFlow 和其他的 Python 库一样，使用 Python 包管理工具 pip install 命令即可安装。安装 TensorFlow 时，需要根据电脑是否具有 NVIDIA GPU 显卡来确定是安装性能更强的 GPU 版本还是性能一般的 CPU 版本。
• 国内使用 pip 命令安装时，可能会出现下载速度缓慢甚至连接断开的情况，需要配置国内的 pip 源，只需要在 pip install 命令后面带上“-i 源地址” 参数即可。 

打开anaconda的命令程序

然后输入：

  

   

    

     

    
    

     

      conda create -n tf2   
      #tf2环境名称自定义
     
    
   

    

     

    
    

     

      conda activate tf2    
      #激活环境
     
    
  

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

即可安装好最新版本tensorflow。

测试cpu版本的 TensorFlow 是否安装成功，在 cmd 命令行输入 ipython 进入 ipython 交互式终端，输入“import tensorflow as tf”命令，

TensorFlow GPU/CPU 版本安装完成后，可以通过“tf.__version__”查看本地安装的 TensorFlow 版本号

表示安装成功。

2.4 tensorflow 更新指令，以及第二种安装方法

• 查看版本

  

   

    

     

    
    

     

      import tensorflow 
      as tf
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      tf.__version__
     
    
  

• 查询tensorflow安装路径

tf.__path__

• 更新升级

pip install --upgrade tensorflow

第二种方法

去镜像网站【网址见上面】下载对应版本的tensorflow：

之后再指定环境下安装即可：
先进入tensorflow虚拟环境，再cd到whl文件所在文件目录进行安装，其中：虚拟环境是tf2  ,.whl所在文件夹是\package

(tf2) PS D:\package> pip install tensorflow_gpu-2.2.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl

即可，然后再检查一下版本号。

2.5 GPU版本安装

{目前还没安装GPU版本，后续安装成功后续更}