anaconda3 安装 tensorflow1.x + tensorflow 2.x 步骤 （win10）

最近初学深度学习，原本是tensorflow 1.x 版本，找到一个pdf教程，用的是 2.x 版本，想跟着学一学，所以就试一下了。但是安装这个玩意儿挺麻烦，环境配置的时候遇到了很多坑，卸了装，装了卸，前前后后装了很多遍，报错也很多，足足折腾了两天多的时间，算是成功安装了，分享一下安装的步骤。

1. 安装anaconda3

首先安装anaconda3，这类教程很多了，不再赘述。
详细教程：Anaconda详细安装及使用教程
啰嗦一句，安装好了anaconda之后，为了让你的conda安装包的时候更好用，需要做以下两个事情。

1. 添加镜像源
2. 修改配置

1.1 添加镜像源

清华源

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge 
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
 
# 设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes

中科大源

conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
 
conda config --set show_channel_urls yes

删除源

conda config --remove-key $channels

参考地址：Anaconda 镜像源操作(查看配置删除)

1.2 修改配置

如果在安装其他包的时候，执行 conda install xxxxx，处理环境的时候，等呀等呀等不到，最终等到一句报错：

Solving environment: failed with initial frozen solve.

查了很多解决办法，用以下办法基本可以解决：

更新conda到最新版本：
conda update -n base conda
第二次更新conda到最新版本：
conda update -n base conda
第二次很重要。更新完后，执行：
conda update --all
再执行这个命令。
conda config --set channel_priority flexible
然后就ok了。

2. 安装CUDA + CUDNN

注意自己的显卡版本和cuda版本对应。我的cuda用的是10.0版本。

3. 安装tensorflow 1.x

保证安装好了anaconda3之后。win + r 输入cmd，打开dos窗口。输入命令
conda install keras
这个装完默认会安装tensorflow 的CPU版本。
因为已经配置了GPU环境，那再装一下tensorflow的GPU版本。
conda install tensorflow-gpu
安装成功后，测试一下，在当前dos窗口中输入python，进入base的虚拟环境。
输入命令，查看tensorflow版本。

import tensorflow as tf
tf.__version__

我这里返回的是1.13.1

4. 安装tensorflow 2.x

win + r 输入cmd，打开dos窗口。首先我们创建tensorflow 2的虚拟环境：输入命令,虚拟环境起名叫 TF2 ，python版本 3.7
conda create -n TF2 python=3.7
切换到TF2的环境中
activate TF2
重点来了，之前踩的坑都是用conda install tensorflow，因为我当时考虑到，用conda可以安装所需的依赖项，妄想一步到位省省事，然而并不是。
这里我们用它
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -U tensorflow
一直等到安装彻底结束。
需要msvcp140_1.dll文件，否则会显示导入错误。可以从微软官网上下载并安装(vc_redist_x64.exe)，如图
官方下载地址：https://support.microsoft.com/en-us/help/2977003/the-latest-supported-visual-c-downloads

然后替换一下动态链接库，否则会在import之后提示找不到DLL库。
打开我的电脑，找到CUDA的安装路径，我的是这个：

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin

找到文件 cudart64_100.dll ，在原地复制粘贴，然后重命名为 cudart64_101.dll 就彻底ok了。

5. 测试一下

win + r 输入cmd，打开dos窗口。activate TF2 切换到TF2环境，输入python 进入python。
输入命令，查看tensorflow版本。

import tensorflow as tf
tf.__version__

看一下结果。