python虚拟环境 + requirement 文件的使用

一、虚拟环境

pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

工程目录 下面 执行

1、python -m venv myenv

2、#   根目录下输入  myenv\Scripts\activate 进入虚拟环境

# 查看Python版本 python --version # 查看已安装的库 pip list

说明  :  感觉只要进入和虚拟环境   

不管python 代码 在哪个目录 都会  用虚拟环境的库

二、requirment.txt

1、pip freeze > requirements.txt

pip freeze命令会列出当前环境中安装的所有 Python 包及其版本信息,>符号将这些信息重定向输出到requirements.txt文件中。

2、

pip install -r requirements.txt

<think>好的,我现在需要帮助用户在Python虚拟环境中安装TensorFlow 2.2 CPU版本。首先,我需要回顾用户提供的引用内容,看看里面有没有相关的步骤或者需要注意的地方。 用户提到了三个引用。引用[1]是关于卸载旧版TensorFlow 1.x并安装2.x版本的步骤,引用[2]是创建Anaconda环境的命令,引用[3]提到了TensorFlow和Python版本的兼容性。这些都是有用的信息。 首先,安装TensorFlow 2.2 CPU版本需要确保Python版本兼容。根据引用[3],TensorFlow 2.2可能需要特定的Python版本。我需要查证一下,TensorFlow 2.2支持的Python版本是多少。比如,根据官方文档,TensorFlow 2.2兼容Python 3.5-3.8,所以用户需要确保虚拟环境中的Python版本在这个范围内。 接下来,用户可能使用的是Anaconda,因为引用[1]和[2]提到了Anaconda环境。所以步骤应该是:创建虚拟环境,激活环境,安装TensorFlow 2.2。 引用[2]中的命令是创建名为tensorflow的环境,但用户可能需要指定Python版本。比如conda create -n tf_env python=3.6,这样确保Python版本兼容。 然后,安装TensorFlow 2.2 CPU版本应该用pip install tensorflow==2.2.0,因为conda可能不直接提供特定版本的TensorFlow,或者需要指定正确的渠道。 另外,引用[1]提到安装Windows插件,这可能是指MSVC Redistributable,但如果是Linux用户可能不需要。不过用户的问题没有明确操作系统,可能需要提醒不同系统的注意事项。 还需要验证安装是否成功,通过Python导入tensorflow并检查版本,如引用[1]和[3]中提到的。 总结步骤: 1. 创建虚拟环境,指定Python版本。 2. 激活环境。 3. 使用pip安装TensorFlow 2.2.0。 4. 验证安装。 此外,要提醒用户注意版本兼容性,可能遇到的常见问题,比如Python版本过高或过低,网络问题导致安装失败等。 可能用户会遗漏激活环境,或者在错误的环境中安装,所以需要强调激活步骤。此外,如果用户之前有其他版本,是否需要先卸载,如引用[1]中的卸载步骤,但由于是新环境,可能不需要,不过如果环境之前有安装其他版本,可能需要先卸载。 最后,生成相关问题,比如如何验证安装,如何解决兼容性问题,或者GPU版本的安装区别等。</think>[用户可见层] ### 如何在Python虚拟环境中安装TensorFlow 2.2 CPU版本 #### 步骤说明: 1. **创建并激活虚拟环境** 使用Anaconda创建独立环境(以`tf_2.2`为例),并指定兼容的Python版本(TensorFlow 2.2支持Python 3.5–3.8): ```bash conda create -n tf_2.2 python=3.7 # 根据引用[2]调整Python版本 conda activate tf_2.2 ``` 2. **安装TensorFlow 2.2 CPU版本** 通过`pip`安装指定版本(若网络不稳定可添加`-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple`使用国内镜像): ```bash pip install tensorflow==2.2.0 ``` 3. **验证安装** 运行Python检查是否安装成功: ```python import tensorflow as tf print(tf.__version__) # 应输出2.2.0 ``` 4. **注意事项** - 若环境冲突,建议彻底卸载旧版本:`pip uninstall tensorflow`[^1]。 - 确保安装时未混用`conda install`和`pip install`,避免依赖冲突[^3]。 #### 常见问题解决: - **报错“Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow==2.2.0”** 检查Python版本是否在3.5–3.8范围内,或尝试更新pip:`pip install --upgrade pip`。 - **导入错误“DLL load failed”** Windows用户需安装Microsoft Visual C++ 2015–2019可再发行组件[^1]。
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