在Anaconda中python 3.8下无法安装Tensorflow 2.0的问题

本文解决如何在Anaconda中因Python3.8版本不兼容而安装Tensorflow2.0的问题,包括创建虚拟环境、设置镜像源及常见解决方案。

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在Anaconda中python 3.8下无法安装Tensorflow 2.0的问题


目前Tensorflow 2.0 不支持python 3.8不兼容,因此要么就给Python 降级到3.7以下,或者新建一个虚拟环境安装Python 3.7以下版本。
格式:conda create -n 虚拟环境名 需要安装的包名,比如

conda create -n test python=3.7

用"="指定包的版本
然后查看所有环境变量信息

conda info -e

应该可以看到包含有至少有两个环境变量的信息(base,test)
激活该环境变量:

conda activate test

(取消激活:conda deactivate
然后再通过anaconda navigator里面安装包,或者在prompt里:

conda install tensorflow

默认源的速度可能非常慢,可以切换到国内清华大学的镜像源:

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/

如果安装失败,可以尝试添加:

conda config --set channel_priority flexible

记事本打开’.condarc’查看config配置:

open .condarc

可以在里面直接进行删改操作,例如删除默认源等。



其他命令:
删除环境变量:

conda remove -n 环境变量 --all

复制一个环境变量:

conda create -n 新名 --clone 旧名
### 如何在 VSCode 中安装 TensorFlow 2.0 #### 准备工作 为了顺利配置环境,在开始之前需准备好 Anaconda 和 Visual Studio Code (VSCode)[^1]。 #### 创建并激活 Conda 虚拟环境 通过Anaconda来管理Python版本以及依赖包可以极大简化操作流程。打开命令提示符或终端窗口,输入如下指令创建名为`tf_env`的新虚拟环境,并指定Python版本: ```bash conda create -n tf_env python=3.8 ``` 接着激活该环境以便后续安装其他必要的库文件: ```bash conda activate tf_env ``` #### 安装 TensorFlow 及其依赖项 对于仅需要CPU支持的情况而言,可以直接利用pip工具完成TensorFlow的部署;而对于希望启用GPU加速功能,则还需额外准备CUDA Toolkit与cuDNN SDK等组件[^2]。 针对 CPU 版本执行以下命令即可快速获取最新稳定版TensorFlow: ```bash pip install tensorflow ``` 如果目标平台具备NVIDIA GPU硬件设施并且打算充分利用其计算能力的话,请先参照官方文档确认兼容性列表之后再下载对应版本号的CUDA和cuDNN资源包进行本地化设置,最后依照下面的方式引入特定标签下的TensorFlow-GPU镜像源地址从而实现高效稳定的模型训练过程优化[^4]: ```bash pip install tensorflow-gpu==<version> ``` 这里建议采用清华TUNA镜像站作为国内用户的首选方案以加快下载速度。 #### 配置 VSCode 使用新创建的解释器 启动Visual Studio Code编辑器后,按快捷键 `Ctrl+Shift+P` 打开命令面板,搜索并选择 "Python: Select Interpreter" 来切换当前项目所使用的Python解析程序至刚才建立好的Conda Environment之中[^5]。 此时应该可以在界面右下角看到已成功关联上了带有 `(tf_env)` 前缀字样的运行时环境名称。 ---
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