Anaconda+tensorflow+keras的下载与安装

本文详细介绍了Anaconda的下载与安装过程,包括环境变量的手动添加,以及如何通过Anaconda安装Keras和Tensorflow等深度学习库。文章记录了作者在安装过程中遇到的问题及解决方法,为新手提供了宝贵的参考。

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一.anaconda的下载与安装

下载网址:https://www.anaconda.com/products/individual#windows
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点击download,选择anaconda版本进行下载
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下载完成后,双击下载的文件,点击next。
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点击I agree
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这个选择just me 和 all users 都可以。
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选择安装路径,建议安装在默认路径。
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不勾选第一个,稍后手动添加环境变量。点击install.
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静静等待安装
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手动添加环境变量

此电脑-右击鼠标-属性-高级系统设置
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点击环境变量
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选中path-编辑
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手动添加红色框选的内容,点击确定。
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二.keras和tensorflow的下载

点击菜单栏
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搜索相关安装包。
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若此时未出现相关安装包,点击update,之后再次搜索,并选中keras,tensorflow,进行下载即可。
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在安装anaconda过程中还出现了安装完成后菜单栏未出现相关快捷方式,并且文件大量缺失,反反复复的安装了七八次,尝试多种解决办法也没有用,于是换了一个较低版本(2018.12版)终于解决问题(哇的一声哭了出来),希望这篇文章能给其他小白解决问题。

### 如何在Anaconda环境中使用PythonPyCharm编辑器搭建TensorFlowKeras深度学习平台 #### 创建Anaconda环境 为了确保不同项目的依赖项不会相互冲突,建议为每个项目创建独立的Conda环境。可以按照如下命令来创建一个新的环境: ```bash conda create --name dl_env python=3.7 ``` 激活新创建的环境以便后续操作: ```bash conda activate dl_env ``` #### 安装必要的库 一旦环境被激活,在该环境下安装所需的机器学习框架和其他辅助工具。 对于TensorFlow而言,可以通过pip或者conda来进行安装。考虑到兼容性和速度优化,推荐采用官方渠道进行安装: ```bash pip install tensorflow ``` 同样地,对于Keras来说,通常不需要单独安装它作为顶层API的一部分已经被包含于TensorFlow之中;但如果确实需要特定版本,则可以直接通过pip安装指定版本号: ```bash pip install keras==2.x.x # 替换"x"为目标版本号 ``` #### PyCharm配置 完成上述步骤之后,打开PyCharm并进入`文件 -> 设置 (Settings)`菜单下的`项目(Project):<your_project_name>`部分找到`Python解释器(Python Interpreter)`选项卡。点击右侧齿轮图标选择`Add...`, 接着挑选`Existing environment` 并浏览至之前创建好的Conda环境路径下对应的Python.exe位置即可[^4]。 此时应该能看到所选中的解释器已经包含了先前安装过的包列表。如果有任何缺失或额外需求也可以在此界面内直接管理这些第三方模块。 #### Jupyter Notebook集成(可选) 如果希望利用Jupyter Notebook开展交互式的编程体验,可以在同一环境中继续执行以下命令以获取支持: ```bash conda install jupyter notebook ipykernel python -m ipykernel install --name=dl_env --display-name "Python (dl_env)" ``` 这一步骤会使得新建Kernel能够识别到当前工作区内的全部资源,并允许用户随时切换不同的计算引擎实例。
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