Tensorflow-cpu 1.x安装——环境搭建(3)

本文提供了一套详细的步骤来安装TensorFlow 1.13.1版本,并确保其能在Jupyter Notebook环境中正常运行。建议使用Python 3.6进行安装。主要内容包括:创建conda环境、安装CPU版本的TensorFlow以及配置Jupyter Notebook。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

建议用python=3.6装tensorflow=1.13.1

1. 创建环境

  conda create -n tf_2.0 python=3.5.2

在这里插入图片描述

2. 进入环境

  activate tf_2.0

在这里插入图片描述

3. 安装cpu版本的tensorflow

 pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow

在这里插入图片描述

4. 在jupyter notebook运行tensorflow

在当前环境下的命令提示符输入
conda install ipython
conda install jupyter
jupyter notebook

在这里插入图片描述

### 如何搭建TensorFlow开发环境 #### 安装Anaconda 为了简化依赖管理并创建隔离的虚拟环境,推荐使用Anaconda作为主要工具来安装和配置TensorFlow。通过Anaconda,可以轻松管理和切换不同的Python版本及其库。 下载并安装最新版Anaconda后,在Anaconda Prompt中执行以下操作: ```bash conda create -n tensorflow python=3.9 ``` 这一步会创建一个新的名为`tensorflow`的Conda环境,并设置Python版本3.9[^1]。 激活新创建的环境: ```bash conda activate tensorflow ``` #### 安装TensorFlow 在激活环境中,可以通过两种方式安装TensorFlowCPU版本或GPU版本。 对于仅支持CPU的机器,可以直接运行以下命令安装TensorFlow CPU版本: ```bash conda install tensorflow ``` 如果目标设备具备NVIDIA GPU硬件加速能力,则需额外准备CUDA Toolkit及相关驱动程序后再继续安装TensorFlow GPU版本。具体步骤如下所示: ```bash conda install cudatoolkit=11.2 -c nvidia pip install tensorflow-gpu==2.x.y # 替换x.y为目标的具体次版本号 ``` 注意这里提到的CUDA版本可能随时间更新而有所变化,请参照官方文档确认兼容性列表[^4]。 验证安装是否成功可通过启动Python解释器加载模块完成初步测试: ```python import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') tf.print(hello) ``` 上述脚本应该能够正常输出字符串“Hello, TensorFlow!”表示一切就绪[^3]。 #### 配置Jupyter Notebook 除了命令行之外,还可以利用图形化界面来进行更直观便捷的操作体验。Anaconda自带了强大的交互式计算平台——Jupyter Notebook,它允许用户在一个网页式的笔记本里编写、执行代码片段的同时还能记录分析过程中的笔记说明等内容[^5]。 要开启服务只需简单几步即可实现: ```bash jupyter notebook ``` 浏览器将会自动打开链接地址http://localhost:8888/tree,默认目录结构展示当前工作路径下的所有文件夹与项目资源;点击右上角新建按钮选择Python Kernel类型便能快速建立空白notebook页面用于实验探索啦! --- ###
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值