Ananconda虚拟环境下安装tensorflow、spyder

本文介绍了如何在Ubuntu系统中使用Anaconda创建虚拟环境,并在该环境中安装TensorFlow-GPU和Spyder。通过添加清华源加速下载,详细步骤包括创建环境、安装依赖、验证TensorFlow安装及在环境中安装Spyder。

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创建虚拟环境:
conda create -n tf python==3.8.3

进入:
source activate tf

进入虚拟化环境之后,换源、安装tensorflow的gpu版(不然太慢了):
(加清华源)
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes

更新apt(好像不需要这一步):
sudo apt-get update

conda install tensorflow-gpu

试试是否安装成功:
python
import tensorflow as tf

安装spyder
conda install spyder

检查spyder里面能否顺利运行tensorflow:
import tensorflow as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution() #保证sess.run()能够正常运行
hello = tf.constant(‘hello,tensorflow’)
sess= tf.compat.v1.Session() #版本2.0的函数
print(sess.run(hello))

参考:
用的是虚拟化环境,每次需要先进入conda的虚拟环境再进入spyder,
https://blog.youkuaiyun.com/zbr794866300/article/details/97770752?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-2.channel_pa

### 回答1: 您可以按照以下步骤在 Spyder安装 TensorFlow 虚拟环境: 1. 打开 Anaconda Navigator,点击 Environments 选项卡,然后点击 Create 按钮创建一个新环境。 2. 在弹出的对话框中,输入环境名称(例如 tensorflow),选择 Python 版本(建议选择 Python 3.x 版本),然后点击 Create 按钮。 3. 打开 Anaconda Prompt 命令行界面,输入以下命令来激活新环境: ``` conda activate tensorflow ``` 4. 在命令行中输入以下命令来安装 TensorFlow: ``` pip install tensorflow ``` 5. 安装完成后,可以在 Spyder 中打开该虚拟环境。在 Spyder 中,选择菜单栏中的 Consoles 选项卡,然后点击右上角的 Python [conda env:tensorflow] 按钮,在弹出的对话框中选择激活的 TensorFlow 虚拟环境,即可在 Spyder 中使用 TensorFlow。 ### 回答2: 在Spyder安装虚拟环境可以让我们使用特定的Python版本和相关的包,以便在同一台计算机上同时管理多个项目。 首先,我们需要确保已经安装Anaconda。然后,我们可以使用Anaconda Navigator或命令行来启动Anaconda环境。 1. 打开Anaconda Navigator。可以在开始菜单中找到Anaconda Navigator应用程序,然后点击它。 2. 在Anaconda Navigator中,选择"Environments"选项卡,这里我们可以管理虚拟环境。 3. 在"Environments"选项卡中,点击右侧的"Create"按钮,弹出一个对话框。 4. 在对话框中,我们需要输入虚拟环境的名称,例如"tensorflow"。然后选择Python版本,建议选择Python 3.7 或 3.8版本。 5. 点击"Create"按钮,Anaconda会自动创建并安装虚拟环境。 6. 创建完虚拟环境后,我们需要激活它以便在Spyder中使用。回到Anaconda Navigator的"Environments"选项卡,找到创建的虚拟环境,在其右侧点击"Play"按钮,激活虚拟环境。 7. 在激活虚拟环境后,我们可以启动Spyder。可以在"Spyder"选项卡中找到Spyder应用程序,然后点击它。 8. 在Spyder中,我们可以看到已经切换到了我们创建的虚拟环境。现在我们可以安装tensorflow包。 9. 打开Spyder的终端,可以在菜单栏中选择"Consoles" -> "New Console",弹出一个终端窗口。 10. 在终端中,输入以下命令来安装tensorflow: ```bash conda install tensorflow ``` 11. 等待安装完成后,我们就可以在Spyder中开始使用tensorflow了。 注:此方法假设已经正确安装AnacondaSpyder,并且已连接到互联网。如果网络连接存在问题,可以通过Anaconda在离线状态下安装tensorflow。 ### 回答3: 在Spyder安装虚拟环境TensorFlow有几个步骤。首先,确保已经安装Anaconda。然后,打开Anaconda Navigator并选择“环境”选项卡。 在“环境”选项卡中,点击右下角的“创建”按钮,创建一个新的虚拟环境。在弹出窗口中,为环境命名(例如"tf_env"),选择Python版本(建议选择最新版本),然后点击“创建”按钮。 创建完虚拟环境后,在“环境”选项卡中,找到新创建的环境并点击右侧的三个点按钮,选择“打开终端”。这将打开一个终端窗口。 在终端窗口中,输入以下命令来激活虚拟环境: ``` conda activate tf_env ``` 然后,通过以下命令安装TensorFlow: ``` pip install tensorflow ``` 这将开始下载和安装TensorFlow库及其依赖项。 安装完成后,可以关闭终端窗口。 打开Spyder,在工具栏上选择“首选项”,然后选择“Python解释器”。在解释器列表中,选择新创建的虚拟环境(例如"tf_env")。点击“应用”和“确定”按钮保存更改。 现在,可以在Spyder中使用虚拟环境TensorFlow开发和运行代码了。在新的Python文件中导入TensorFlow库并开始编写代码。 请注意,使用虚拟环境可以隔离不同库的版本和依赖关系,以及保持工作环境的整洁和可管理。
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