Anaconda安装tensorflow

本文记录了在Anaconda环境下安装Tensorflow的详细步骤,包括Anaconda的下载与安装、创建环境、设置环境变量,以及解决安装过程中遇到的如版本不匹配和磁盘空间不足等问题。同时,还介绍了如何在系统中安装和切换Python3.5版本。

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Anaconda安装tensorflow手记

Anaconda安装

  • 下载anaconda
    anaconda的下载网址在https://repo.continuum.io/archive/ ,里面有各种anaconda的版本
    但是我自己在下载的时候觉得上面的网址下载的贼慢,可能是国外网站的原因吧~我也不太清楚,于是后来参照着教程用了清华的镜像
    下载的时候我们选择的是linux上与python3.5对应的Anaconda3-4.2.0-Linux-x86_64.sh
  • 安装anaconda
    进入下载目录,输入bash Anaconda3-4.2.0-Linux-x86_64\(1\).sh
    中途有几个提示(一些‘按enter继续安装’,阅读License,提示‘Anaconda3 will now be installed into this location:/home/hadoop/anaconda3’之类的),一直按enter或者yes就行了
    理论上,到了这一步,只要重新打开终端,输入conda -V就可以查看版本了
    假若遇到:conda: command not found就按照以下步骤来操作:

    • 接着,将anaconda的路径写入环境变量:sudo gedit ~/.bashrc,写入export PATH="路径/anaconda3
### 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,在该环境下安装 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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