使用Anaconda3安装tensorflow教程一步到位

拼搏现实的明天。 2023-01-15 02:24 158阅读 0赞

安装tensorflow花费了不少的时间，各种问题层出不穷，需要足够的耐心。

我的是python3.6，要选对Anaconda的版本才能匹配安装，python3.6可以安装Anaconda3-4.4.0，64位。

可以在**清华源镜像找到合适版本安装Anaconda**，这里附链接：[https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/][https_mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn_anaconda_archive]

对于python3.6可以安装tensorflow1.9.0版本，当然，在anaconda虚拟环境中创建环境，在图形界面也是可以安装成功的。

附tensorflow下载链接：[https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/][https_www.lfd.uci.edu_gohlke_pythonlibs]

还有一点需要说明，在安装tensorflow之前记得查看一下电脑显卡的版本，如果不支持最好还是安装tensorflow-cpu版本的，虽然tensorflow-gpu版本相对更好一些，我一开始就是执着于安装GPU版本的tensorflow导致一直报错无法运行代码，后来安装了CPU版本的tensorflow2.1.0运行不再报错。我试验了好几种版本的tensorflow，tensorflow1.14.0，tensorflow1.15.0都是可以安装的。

简单说一下anaconda安装配置过程吧。

> **anaconda的镜像已附在上面，自行下载就好，它的安装教程网上都有，不再赘述。**
> 
> **安装好anaconda3之后，调出Anaconda Prompt运行窗口，输入conda list查看版本；输入conda --version查看conda版本号；输入conda info --envs查看已有的虚拟环境，在未创建新环境之前一般只有一个环境：root；**
> 
> **conda info tensorflow查看可安装的版本；conda create --name tensorflow python=3.6创建虚拟环境tensorflow，之后输入“y”，创建环境；再次输入conda info --envs查看新环境是否创建成功，创建成功则会返回两个环境；**
> 
> **然后，激活环境tensorflow，使用命令activate tensorflow。使用命令deactivate退出tensorflow虚拟环境。**
> 
> **之后点开Anaconda3，在tensorflow虚拟环境中，安装Spyder，并在图形界面中安装tensorflow包。**
> 
> **至此，安装基本就结束了。**
> 
> **最后记得在pycharm中将运行环境改一下，改成C:\\Users\\123（你的用户名）\\Anaconda3\\envs\\tensorflow\\python.exe。**
> 
> **运行就OK了。**

> **注意，开始时我使用命令行安装tensorflow，结果发现在虚拟环境中没有显示tensorflow库（在对应虚拟环境的文件夹中可以找到相应的tensorflow1.9.0），而且代码会标红报错；这个时候，你需要重新来一遍了，估计是使用命令行没有安装好tensorflow库。于是，我又创建了一个虚拟环境，再次安装，通过图形界面，强调一下，通过图形界面安装是我比较推荐的方法，因为这个方法安装的tensorflow无论是什么版本的，肯定可以在这个环境中运行！**

tensorflow2.0.0以上的版本需要将引入tensorflow的代码作相应修改：

import tensorflow as tf

修改为：

import tensorflow.compat.v1 as tf
    tf.disable_v2_behavior()

期间出现过各种报错，主要原因在于你的电脑上有很多个python.exe，可以通过cmd输入sys.path进行查看。

安装之后，运行如下代码可以查看安装的tensorflow版本及路径。

import tensorflow as tf  #载入tensorflow环境
    
    print(tf.__version__)    #查看tensorflow版本
    
    print(tf.__path__)      #查看路径

或者先运行一下如下代码看是否报错：

import tensorflow.compat.v1 as tf
    tf.disable_v2_behavior()
    #sess=tf.compat.v1.Session(config=tf.compat.v1.ConfigProto(log_device_placement=True))
    hello = tf.constant('hello,tf')
    sess = tf.Session()
    print(sess.run(hello))

若没有报错，说明安装成功！

[https_mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn_anaconda_archive]: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
[https_www.lfd.uci.edu_gohlke_pythonlibs]: https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/