用anaconda创建虚拟环境,运行多版本TensorFlow & Python

本文介绍了如何使用anaconda创建虚拟环境,并在其中安装特定版本的TensorFlow,以及如何在Pycharm中配置虚拟环境的Python解释器。教程还包括了conda虚拟环境的管理和包安装方法。

前言:未安装anaconda的可以在清华开源软件镜像站下载安装包。建议也装上Pycharm编辑环境,便于程序调试。

在开始之前,确保已经将pip、conda、ubuntu源更换为清华源

一、在anaconda上创建虚拟环境

win10下打开CMD,或者在linux终端上执行以下代码:

conda create --name tf1 python=3.6   
# “tf1”是你建立的Conda虚拟环境的名字,python=3.6是再这个虚拟环境里安装python3.6
conda activate tf1                   
# 进入名为“tf1”的虚拟环境

找到你需要的tensorflow版本号并安装:

# 查找可用的TensorFlow版本号
conda search  --full --name tensorflow

# 在虚拟环境中安装TensorFlow CPU版本,可修改为任意版本号
pip install tensorflow==1.12.0<
&lt;think&gt;我们正在讨论Anaconda创建虚拟环境时使用高于内置Python版本的问题。Anaconda本身自带一个Python版本(称为base环境),但有时我们需要使用更新的Python版本。 解决方案:通过conda命令指定新版本,但需要先确保conda能够访问到包含所需Python版本的channel(比如conda-forge)。如果所需版本在默认channel中不可用,可以添加conda-forge等channel。 步骤: 1. 更新conda:`conda update conda` 2. 添加conda-forge channel:`conda config --add channels conda-forge` 3. 创建环境并指定更高版本Python:`conda create -n myenv python=3.10` (这里假设内置版本是3.9,我们想用3.10) 注意:如果conda-forge中有该版本,则会安装。如果找不到,可能需要查看可用的版本列表:`conda search python` 如果conda search显示有更高版本,则可以直接创建。如果没有,可能需要等待该channel更新或考虑其他方式(如从源码编译,但较复杂)。 另外,也可以使用miniconda,它本身只包含conda少量包,然后创建环境时指定更高版本。 引用说明:以上步骤是常规操作,参考了conda的常见用法[^1]。 相关问题: 1. 如何查看当前Anaconda内置的Python版本? 2. 如何管理conda的channel以获取最新软件包? 3. 在创建环境时遇到版本不可用的问题该如何解决?&lt;/think&gt;### 在Anaconda创建高于内置版本Python虚拟环境 是的,可以通过以下步骤实现: 1. **添加包含新版本Python的Channel** Anaconda默认Channel可能不包含最新Python版本。添加`conda-forge`(更新更快的社区仓库): ```bash conda config --add channels conda-forge conda config --set channel_priority strict ``` 2. **搜索可用Python版本** 查看可安装的高版本Python: ```bash conda search python ``` 输出示例: ``` python 3.11.0 hc3fd857_0 conda-forge python 3.12.0 hc3fd857_0 conda-forge # 可能高于内置版本 ``` 3. **创建指定高版本环境** ```bash conda create -n py312 python=3.12 ``` 这里`py312`是环境名,`python=3.12`指定版本 4. **验证环境** ```bash conda activate py312 python --version # 应显示 Python 3.12.x ``` ### 关键注意事项 1. **依赖兼容性** 高版本Python可能导致某些包不兼容,需单独测试: ```bash conda install numpy pandas # 在新环境中安装包 ``` 2. **备选方案** 若conda仓库无目标版本,可通过源码编译安装: ```bash conda create -n py313 -y python=3.13 # 若仓库支持 ``` 或使用`pyenv`管理多版本(需额外安装)[^1] 3. **虚拟环境独立性** 每个环境独立运行,不会影响Anaconda内置Python: ```bash conda env list # 查看所有环境 ``` &gt; **示例结果**:若Anaconda内置Python 3.9,通过此方法可创建Python 3.12环境,且两个环境互不干扰。 --- ### 相关问题 1. 如何彻底删除不再需要的conda虚拟环境? 2. 在conda环境中安装特定版本的包(如TensorFlow 2.15)有哪些最佳实践? 3. 当condapip混用时可能产生哪些依赖冲突?如何避免? [^1]: 引用自社区文档:conda-forge提供最新Python版本支持,优先级设置避免依赖冲突。
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