关于在anaconda+python3.8上安装tensorflow遇到问题的全记录/经验分享

(***环境Win 10+anaconda 4.8.3 python3.8)

前言

如果你的python版本是3.8,下载tensorflow备受折磨,请飞快点进来。

一.‘conda’ 不是内部或外部命令

问题:conda’ 不是内部或外部命令,也不是可运行的程序 或批处理文件

原因:环境变量未设置

解决方案

第一步.找到anaconda的安装路径:

比如我把它安装到了F盘,我的F盘里就有:

F:\anaconda3
F:\anaconda3\Scripts

需要把以上两个路径添加到系统的环境变量里

***右键我的电脑–属性–高级系统设置–高级–环境变量

在这里插入图片描述
***找到系统变量path,添加上述两个路径

(如果要用jupyter notebook,建议把F:\anaconda3\Library\bin也加上)
在这里插入图片描述
之后重启检查就ok了

二、CondaHTTPError HTTP 000 CONNECTION FAILED for url

问题:创建新环境/安装库出现CondaHTTPError HTTP 000 CONNECTION FAILED for url提示

还提示我什么找不到current_repodata.json把我看傻了

提示:CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url https://repo.anaconda.com/pkgs/main/win-64/current_repodata.json

解决方案

搜了网上好多类似提示的,问题可以通过修改
C:\Users\XXX 文件中的.condarc文件解决

去掉文件中channels:这行下面的
的 " - default "

如果还显示错误提示的话,可以把channels:这行下面的网址改一下:

  • https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  • https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  • http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/win-64

我现在的.condar文件是这样的(以上网址我也是搜了很多,不知道具体是哪一个起了作用,仅供参考):

在这里插入图片描述

三、Solving environment: failed

问题:Solving environment: failed with initial frozen solve

附上问题提示:

Unsatisfiable Error: The following specifications were found to be incompatible with the existing python installation in your environment:

Specifications:

  • tensorflow -> python[version=‘3.5.|3.6.’]

Your python: python=3.8

原因

总之就是python3.8版本对于安装tensorflow来说过高了

解决方案

找到了一个绝顶好用的回答:

直接在anaconda prompt中输入这行

pip --default-timeout=100 install tensorflow -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com

来自这个原博:
https://blog.youkuaiyun.com/qq_47795171/article/details/108673510

我直接甩飞鼠标疯狂点赞

### 如何在 Windows 11 上安装 TensorFlow #### 使用 Conda 安装特定版本的 TensorFlow 对于 Python 3.8 的环境,在 Windows 下可以通过 `conda` 来管理并指定安装某个具体版本的 TensorFlow。例如,为了安装 TensorFlow 2.3.0 版本,可以在 Anaconda Prompt 或者任何支持 conda 命令提示符里执行如下指令: ```bash conda install tensorflow=2.3.0 ``` 这条命令会自动处理依赖关系,并设置好适合该版本 TensorFlow 运行所需的全部组件[^1]。 #### 利用国内镜像源加速 pip 安装过程 考虑到网络因素可能导致下载速度较慢的情况,可以选择通过阿里云 PyPI 镜像来加快安装流程。针对想要安装 TensorFlow 2.8.0 的情况,则可采用下面的方式来进行操作: ```bash pip install tensorflow==2.8 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com ``` 这不仅提高了获取软件的速度,同时也减少了因连接不稳定而失败的风险[^3]。 #### GPU 加速版 TensorFlow安装方式 如果计划利用 NVIDIA 显卡实现更高效的计算性能,那么应该考虑安装带有 GPU 支持的 TensorFlow 版本。对于最新的稳定发行版(如 2.12.0),可以直接借助 pip 工具完成这一目标: ```bash pip install tensorflow-gpu==2.12.0 ``` 需要注意的是,成功部署 GPU 加速功能的前提条件还括拥有兼容 CUDA 和 cuDNN 库驱动程序的支持硬件以及相应配置文件[^4]。 #### 解决可能遇到的问题 有时可能会因为显卡制造商网站访问受限等问题影响到必要的驱动更新工作。此时不妨参考社区分享经验贴寻找替代方案,确保整个安装过程中不会受到外部链接不可达的影响[^5]。
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