TensorFlow与PyTorch、Keras模型对比

1.下载 anaconda

anaconda相当于一个软件全家桶。里面包含了python的一些idle包括jupyter notebook以及spyder。最重要的是，下载了anaconda，就相当于下载了python，numpy，pandas，matplotlib，scipy…
我们进入官方直接下载anaconda

2.创建虚拟环境

由于深度学习框架版本更新较快，一些旧版本的代码可能在新版本上无法运行，这里介绍创建虚拟环境，不同虚拟环境的框架是相互独立的。
下载anaconda软件包进行傻瓜式安装后，点击开始按钮，会看到，

打开Anaconda Prompt (anaconda),进入终端。输入以下指令创建环境：
conda create -n envname

1）激活环境
conda activate envname

2）退出环境
conda deactivate

3）查看已有的环境(当前已激活的环境会显示一个星号)

conda info -e

4）删除一个已有的虚拟环境

conda remove --name

your_env_name --all

3.安装pytorch

现在正式进行pytorch的安装。

进入官网：

选择合适的选项我选择的是：稳定版，win，pip下载，python语言，无cuda。

复制命令后粘贴到conda终端运行，开始下载。

下载完成后，输入

登录后复制

import torch

进行调用

未报错，安装成功！

4.安装tensorflow和keras

进入官网 我选择的是pip，win版本，其他版本的小伙伴按照官网给出的文档进行安装

1）首先检查pip版本要大于19.0，最好是最新版

如果版本过低，使用

python -m pip install --upgrade pip 更新版本

2.下载VC++，点击链接后，选择安装包下载并安装

3）由于我并没有创建虚拟环境，官网上的创建虚拟环境可以跳过。直接安装 TensorFlow pip 软件包

同样在终端输入命令

下载完成后，输入

登录后复制

import tensorflow

进行调用

未报错，安装成功！

5.安装keras

由于keras依附于tensorflow，所以在安装keras前务必先安装tensorflow，而且二者还有版本兼容问题…
终端输入命令

pip install keras

可直接下载安装

下载完成后，输入

登录后复制

import keras

进行调用

未报错，安装成功！

注意：
如果以上安装速度过慢可以选择国内镜像源安装
比如：

登录后复制

python -m pip install tensorflow -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

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