深度学习 | 基于 CPU 的 tensorflow + keras + python 版本对照及环境安装
admin 阅读： 2024-03-20
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Hi，大家好，我是源于花海。要让一个基于 CPU 的 tensorflow 和 keras 开发的深度学习模型正确运行起来，配置环境是个重要的问题，本文介绍了 tensorflow 和 keras 和对应的 python 版本以及安装环境的部分流程。
目录
一、tensorflow + keras + python 版本对照
二、tensorflow 和 keras 安装流程
一、tensorflow + keras + python 版本对照
详情看 tensorflow 官网链接如下：
Build from source on Windows | TensorFlow (google.cn)
| Framework | Python version | Description |
|---|---|---|
| TensorFlow 2.9 | 3.7.-3.10. | TensorFlow 2.9.0 + Keras |
| TensorFlow 2.8 | 3.7.-3.10. | TensorFlow 2.8.0 + Keras |
| TensorFlow 2.7 | 3.7.-3.9. | TensorFlow 2.7.0 + Keras |
| TensorFlow 2.6 | 3.6.-3.9. | TensorFlow 2.6.0 + Keras 2.6.0 |
| TensorFlow 2.5 | 3.6.-3.9. | TensorFlow 2.5.0 + Keras 2.5 |
| TensorFlow 2.4 | 3.6.-3.8. | TensorFlow 2.4.0 + Keras 2.4.3 |
| TensorFlow 2.3 | 3.5.-3.8. | TensorFlow 2.3.0 + Keras 2.4.3 |
| TensorFlow 2.2 | 3.7. | TensorFlow 2.2.0 + Keras 2.3.1 |
| TensorFlow 2.1 | 3.6. | TensorFlow 2.1.0 + Keras 2.3.1 |
| TensorFlow 2.0 | 3.6. | TensorFlow 2.0.0 + Keras 2.3.1 |
| TensorFlow 1.15 | 3.6. | TensorFlow 1.15.0 + Keras 2.3.1 |
| TensorFlow 1.14 | 3.6. | TensorFlow 1.14.0 + Keras 2.2.5 |
| TensorFlow 1.13 | 3.6. | TensorFlow 1.13.0 + Keras 2.2.4 |
| TensorFlow 1.12 | 3.6. | TensorFlow 1.12.0 + Keras 2.2.4 |
| 2. | TensorFlow 1.12.0 + Keras 2.2.4 | |
| TensorFlow 1.11 | 3.6. | TensorFlow 1.11.0 + Keras 2.2.4 |
| 2. | TensorFlow 1.11.0 + Keras 2.2.4 | |
| TensorFlow 1.10 | 3.6. | TensorFlow 1.10.0 + Keras 2.2.0 |
| 2. | TensorFlow 1.10.0 + Keras 2.2.0 | |
| TensorFlow 1.9 | 3.6. | TensorFlow 1.9.0 + Keras 2.2.0 |
| 2. | TensorFlow 1.9.0 + Keras 2.2.0 | |
| TensorFlow 1.8 | 3.6. | TensorFlow 1.8.0 + Keras 2.1.6 |
| 2. | TensorFlow 1.8.0 + Keras 2.1.6 | |
| TensorFlow 1.7 | 3.6. | TensorFlow 1.7.0 + Keras 2.1.6 |
| 2. | TensorFlow 1.7.0 + Keras 2.1.6 | |
| TensorFlow 1.5 | 3.6. | TensorFlow 1.5.0 + Keras 2.1.6 |
| 2. | TensorFlow 1.5.0 + Keras 2.0.8 | |
| TensorFlow 1.4 | 3.6. | TensorFlow 1.4.0 + Keras 2.0.8 |
| 2. | TensorFlow 1.4.0 + Keras 2.0.8 | |
| TensorFlow 1.3 | 3.6. | TensorFlow 1.3.0 + Keras 2.0.6 |
| 2. | TensorFlow 1.3.0 + Keras 2.0.6 |
二、tensorflow 和 keras 安装流程
这里安装 python=3.8，tensorflow=2.4.0，keras=2.4.3（segnet 是我做的语义分割项目的虚拟环境），若需要将创建的虚拟环境添加到 jupyter lab/notebook 中使用，则需要第 3 - 6 步，否则不用：
- # 1. Anaconda 创建虚拟环境
- conda create -n segnet python=3.8
- # 2. 激活并进入虚拟环境
- activate segnet
- # 3. 安装 ipykernel
- pip install ipykernel -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
- # 4. 安装ipykernel，将虚拟环境加入 jupyter 内核中
- python -m ipykernel install --name segnet --display-name segnet
- # 5. 检查新虚拟环境是否成功加入内核
- jupyter kernelspec list
- # 6. 从指定文件夹里进入 jupyter
- jupyter lab
- # 7. 安装 tensorflow、keras 等软件包
- pip install tensorflow=2.4.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
- pip install keras=2.4.3 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
- ------------------------------------------------------------------------
- pip install matplotlib=3.4.3 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
- pip install numpy=1.19.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
- pip install pillow=10.2.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
- pip install scipy=1.7.3 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
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