Anaconda 安装TensorFlow

本文档介绍了如何通过Anaconda来安装TensorFlow。首先,提供了Anaconda的下载链接和镜像源,接着讲解了添加环境变量的步骤,然后说明了创建并激活TensorFlow环境的流程,最后展示了在激活环境中运行Jupyter Notebook的示例和结果。

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1、安装 Anaconda 

   https://www.anaconda.com/products/individual
   
   https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
   
   
2、添加环境变量

    X:\Anaconda3\condabin

3、安装TensorFlow

    conda create -n tensorflow python
 
    pip install tensorflow

or


    pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow


 
4、conda activate tensorflow
    命令行提示:(tensorflow) D:\TensorFlow>

5、jupyter notebook

     Demo:

import tensorflow as tf;

print(tf.__version__)

mnist = tf.keras.datasets.mnist

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

model = tf.ke
### 使用 Anaconda 安装 TensorFlow 为了在 Windows 上通过 Anaconda 成功安装 TensorFlow,可以遵循以下方法: 创建一个新的 Python 环境来确保不会干扰现有的任何设置。这可以通过命令 `conda create -n tf_env python=3.9` 来实现[^1]。 激活新创建的环境以便在此环境中工作,使用命令 `conda activate tf_env`。 一旦环境被激活,在该环境安装 TensorFlow 变得简单许多。对于 CPU 版本的 TensorFlow,可以直接运行如下命令来进行安装: ```bash pip install tensorflow ``` 如果目标是 GPU 支持,则需要指定特定版本并可能额外安装 CUDA 工具包和其他依赖项;通常情况下推荐先查阅官方文档获取最新指南。 对于那些处于无网络连接的工作站或是没有管理员权限的情况,离线安装成为必要选项之一。准备阶段需下载适用于本地用户的 TensorFlow 轮子文件(`.whl`),之后利用这些预先下载好的轮子文件执行安装操作即可完成部署过程[^2]。 值得注意的是,无论是 Miniconda 还是完整的 Anaconda 发行版都可以作为 conda 的基础来构建所需的机器学习开发环境。两者之间的主要区别在于初始包含的内容数量不同——Miniconda 提供了一个更精简的基础平台[^4]。 最后确认 Anaconda 正确安装的一个标志是在终端看到 "Thank you for installing Anaconda3!" 字样,并记得配置好相应的环境变量以使 Anaconda 命令可全局访问[^5]。
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