windows10(64位)Anaconda3+Python3.6搭建Tensorflow(cpu版本)及keras

本文详细介绍了在Windows10系统中,使用Anaconda3环境搭建TensorFlow(仅CPU版本)和Keras的过程。从Anaconda版本的选择、安装到环境配置,再到TensorFlow与Keras的安装验证,提供了全面的步骤指导。

转自:windows10(64位)Anaconda3+Python3.6搭建Tensorflow(cpu版本)及keras

1.本来电脑安装的是anaconda3 5.3.1,但安装的python版本是3.7,后来卸载了安装anaconda3 4.4.0,这个版本是3.6

2.打开Anaconda Prompt

conda  --version  //检查Anaconda是否成功安装(如果成功会显示版本号)
conda update conda  //更新conda版本
conda create -n tensorflow pip python=3.6  //创建一个名为tensorflow的conda环境
activate tensorflow  //激活TensorFlow 

激活后前端会有一个(tensorflow)的标志:

3.要安装TensorFlow的纯CPU版本,输入以下命令:(激活下)

pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow

(如果要安装TensorFlow的GPU版本,输入以下命令:

pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu)

4.查看目前安装了哪些环境,确保名叫tensorflow的环境已经被成功添加:

conda info --envs 

验证是否安装成功:

activate tensorflow 激活tensorflow,再键入Python进入交互环境,键入import tensorflow

5.keras安装:

conda install keras

验证:

补充:前面提到使用pip安装keras无法成功导入,可能原因是因为安装时使用了cnoda命令去安装TensorFlow。要避免conda安装keras时安装tensorflow1.2.1的情况,可激活tensorflow环境后,使用pip安装命令安装keras。

 

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/xym4869/p/10507040.html

### TensorFlow及相关依赖项的Conda环境安装指南 在构建支持TensorFlow及其相关依赖项的Conda环境中,需要特别注意Python版本与各库之间的兼容性。以下是针对指定需求的具体说明。 #### Python 版本的选择 对于TensorFlow 1.7,官方推荐使用的Python版本3.53.6之间[^1]。因此,在创建Conda环境时应选择Python 3.6作为基础解释器。 #### 安装命令 为了满足所列包的要求(`tensorflow=1.7`, `cpu`, `easydict`, `keras`, `cython`, `matplotlib`, `pillow`, `h5py`, `lmdb`, `mahotas`, 和 `futures=3.1.1`),可以按照以下步骤操作: ```bash conda create -n myenv python=3.6 tensorflow=1.7 cpu easydict keras cython matplotlib pillow h5py lmdb mahotas futures=3.1.1 ``` 此命令会尝试从默认通道下载并安装所有指定版本的软件包。如果遇到类似于“UnavailableInvalidChannel”的错误,则可能是因为某些镜像源不可访问或配置不正确[^2]。 #### 配置Conda频道 为了避免网络问题引起的失败,建议更改Conda的默认频道到国内可用的镜像站点之一,比如清华大学开源软件镜像服务: ```bash conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes ``` 完成以上设置后再执行前面提到的一次性安装全部所需组件的命令即可减少因连接超时而导致的部分资源无法加载的情况发生几率[^3]。 #### 注意事项 - 如果仍然遭遇SSL证书验证失败等问题,请确认系统的OpenSSL是否已更新至最新稳定版。 - 对于部分较老或者特殊用途的小众第三方扩展模块(如这里提及的一些图像处理工具),它们未必总能在每一个主要发行周期里都及时提供完全匹配的新旧交替期间各个子项目的精确同步点数;所以当发现个别项目存在冲突矛盾现象时可考虑单独另行追加解决办法来达成最终目标效果。
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