TensorFlow Keras安装

最新推荐文章于 2025-06-12 09:53:40 发布
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首先按照Anaconda

这里安装Anaconda3 64bit

创建TensorFlow2.2的环境

打开Anaconda Prompt，输入：

conda create -n TF2.2 python=3.7

在这里插入图片描述
提示选择y/n?选择y
在这里插入图片描述
输入下面的命令进入TF2.2的环境

conda activate TF2.2

在这里插入图片描述

安装cudatoolkit10.1

conda install cudatoolkit=10.1

安装cudnn7.6

conda install cudnn=7.6

如果安装cudatoolkit10.1或cudnn7.6出错，则可能是电脑不支持英伟达的GPU，直接跳过，安装TensorFlow即可。

安装TensorFlow

pip install tensorflow==2.2 # 指定2.2版本

安装过程有点慢，耐心等待
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
安装完成后进入python
输入：

import tensorflow as tf
tf.__version__

查看TensorFlow的版本：
在这里插入图片描述

安装Keras

pip install keras

在这里插入图片描述

tensorflow+keras安装
Life_More_Charming的博客
10-05 660
1、先创建一个虚拟环境 参考：https://blog.csdn.net/weixin_39043567/article/details/93379363 （只看前半部分创建虚拟环境即可） https://www.jianshu.com/p/033ab2497c2f 2、进入创建好的虚拟环境，使用whl文件安装tensorflow，而不是直接使用pip install 使用pip install 容易出错，安装了好几次都是DLL not found的错误，尝试了很多解决方法，最终通过whl..
深度学习/机器学习在Phthon环境下安装Tensorflow和 Keras
WANDGM819的博客
09-19 1049
项目需要用深度学习去对振动信号做故障诊断，本人小白一个，记录一下Anaconda安装以及在Python环境下安装tensorflow和keras。
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06-12 401
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一文搞懂TensorFlow和Keras安装
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一文搞懂TensorFlow和Keras安装
tensorflow、keras安装
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09-12 150
tensorflow keras 安装
基于Tensorflow的Keras安装
y1556368418的博客
04-02 1300
平台：Ubuntu14.04版本：python3.5，Anaconda3-4.1.1，tensorflow1.4.0步骤1：下载Anaconda3-4.1.1中和你系统匹配的版本，放在软件目录下；进入这个目录，输入命令：          bash Anaconda**.sh(文件名)步骤2：回到刚打开命令框时的目录，依此输入：           mkdir .pip          cd ....
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Tensorflow Keras 数据源（ cifar10 ，cifar100，fashion_mnist）
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TensorFlow、Keras、numpy都是深度学习领域很重要的库，很多的人安装失败，这个包里的库是我本地安装成功的，所以大家可以安心地下载，按照安装方法安装一定没问题的。
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本篇我们主要介绍了 三点： 1. 如何建立 Anaconda 虚拟环境 2. 如何安装 TensorFlow 与 Keras（并查看 TensorFlow 与 Keras 版本） 3. 如何操作 Jupyter Notebook 。（打开、运行、保存、关闭等）
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基于python的机器学习人工智能入门之tensorflow / keras安装（Windows环境）
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01-16 6783
因为项目需要，研究基于机器学习的人工智能。 俗话说，工欲善其事，必先利其器。 学习人工智能，首先就要有一个开发环境，也就是写代码跑仿真的地方。 折腾了几天，终于成功建立了基于tensorflow和keras的开发环境。 中间遇到了许多问题，在同事及网络的帮助下，总算解决了，颇为不易。 虽然网上已经有很多的安装教程，但是这些教程在我的实际安装中依然出现问题，所以还是把我的安装的过程记录一下
tensorflow keras 安装
02-14
### 安装 TensorFlow 和 Keras #### Windows 操作系统下的安装方法 对于 Windows 用户，在命令提示符或 PowerShell 中执行如下命令可以完成 CPU 版本的 TensorFlow 的安装： ```bash pip install tensorflow==2.0 ``` 当同时安装了 Keras 与 TensorFlow 后，导入 Keras 模块会自动识别并使用 TensorFlow 作为后端[^2]。 为了确保 TensorFlow 和 Keras 的版本兼容性，建议查阅官方文档中的版本对应表来选择合适的组合[^3]。 如果遇到网络问题导致下载速度慢或者失败的情况，可以通过指定国内镜像源加速安装过程。例如，通过豆瓣提供的 PyPI 镜像进行安装： ```bash pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow==2.0.0 -i https://pypi.douban.com/simple ``` #### Linux 或 macOS 操作系统下的安装方式 在类 Unix 系统（Linux/macOS），同样可以在终端里运行上述相同的 `pip` 命令来进行安装操作。需要注意的是，某些情况下可能需要先更新 pip 工具到最新版以支持更广泛的 Python 包管理功能： ```bash pip install --upgrade pip ``` 之后再继续按照前述的方法安装所需的库文件即可。 另外，创建独立的 Conda 虚拟环境也是一种推荐的做法，这有助于隔离项目依赖项以及避免潜在冲突。创建新环境时可以根据个人需求调整 Python 解释器的具体版本号： ```bash conda create -n tensorFlow python=3.6 ``` 激活该虚拟环境后再执行相应的包安装指令[^5]。
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