Anaconda创建虚拟环境,以及在虚拟环境下安装tensoflow

下载地址:https://www.anaconda.com/distribution/#download-section

Anaconda安装完成后,将它的Script路径添加到系统环境path下,这样就可以使用Anaconda的命令了

Anaconda Prompt 下执行下面命令

 

# 查看虚拟环境
conda env list

# 创建名字为 captcha_web, python版本为3.7的虚拟环境
conda create -n captcha_web python=3.7

激活虚拟环境

# 激活虚拟环境 captcha_web
activate captcha_web

# 退出虚拟环境
deactivate

# 删除虚拟环境
conda remove -n 虚拟环境名 --all

# 删除环境中的某个包,比如 requests
conda remove --name 虚拟环境名 requests

 安装包命令

conda install 或者 pip install 都可以

### 使用 Anaconda 创建虚拟环境安装 TensorFlow #### 创建虚拟环境 为了创建一个新的虚拟环境,在命令行工具中输入如下指令: ```bash conda create -n myenv python=3.9 ``` 这条命令会基于 Python 3.9 版本建立名为 `myenv` 的新环境[^4]。 激活刚创建好的虚拟环境以便后续操作,可以执行下面的命令: 对于 Windows 用户: ```batch activate myenv ``` 而对于 macOS 和 Linux 用户,则应使用: ```bash source activate myenv ``` #### 安装 TensorFlow 一旦进入了目标环境中,就可以通过 Conda 或者 Pip 来安装 TensorFlow。考虑到网络速度等因素的影响,建议采用国内镜像源来加速下载过程。这里给出两种方法之一——利用 pip 及清华大学开源软件镜像站作为例子说明如何安装特定版本(比如2.0.0版)的 TensorFlow: ```bash pip install tensorflow==2.0.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ ``` 上述命令不仅指定了要安装的具体版本号(`tensorflow==2.0.0`),还设置了临时使用的 PyPI 镜像地址(-i 参数)[^5]。 如果希望安装最新稳定版而不指定具体版本号的话,可以直接省略掉版本部分: ```bash pip install tensorflow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ ``` 这将会自动获取最新的可用版本并完成安装工作[^2]。 另外一种方式则是完全依赖于 Conda 自带的包管理功能来进行安装: ```bash conda install tensorflow ``` 这种方式可能会更方便一些,因为不需要额外配置镜像源就能获得较快的速度;不过需要注意的是,并不是所有的 TensorFlow 发布都会立即同步到 Conda 渠道上,因此有时候可能无法得到最前沿的功能更新[^1]。
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