Anaconda安装Tensorflow

本文详细介绍如何在Anaconda环境中创建虚拟环境并安装TensorFlow。首先,通过conda命令创建一个Python 3.6版本的虚拟环境,然后激活该环境。在虚拟环境中,使用conda命令安装TensorFlow,可指定版本号。完成安装后,即可在Python中导入并使用TensorFlow进行深度学习项目。

因为Anaconda环境主要用 conda 命令,所以在 Windows 和 Linux 系统下操作基本一样,在 Windows 下打开Anaconda Prompt,在 Linux 下打开 终端,然后就可以用命令行来执行安装 Tensorflow

我们需要在Anaconda中新建一个虚拟环境,应用 python 版本为3.6

conda create -n tf python=3.6

其中tf为创建的虚拟环境名称,可以更改为自己想用的


安装完环境后需要激活环境,这里 Windows 和 Linux 稍微不一样
Windows

activate tf

Linux

source activate tf

激活后命令行前面会有一个(tf)标志,表示我们已进入tf名称的虚拟环境
在这里插入图片描述


安装 tensorflow,安装过程中一定要联网

conda install tensorflow

如果要安装指定版本的tensorflow,在后面加上==版本,如装1.14版本的

conda install tensorflow==1.14

等待安装过程完成后就可以进入python测试tensorflow了

import tensorflow as tf

在这里插入图片描述在这里插入图片描述

### 使用 Anaconda 安装 TensorFlow 为了在 Windows 上通过 Anaconda 成功安装 TensorFlow,可以遵循以下方法: 创建一个新的 Python 环境来确保不会干扰现有的任何设置。这可以通过命令 `conda create -n tf_env python=3.9` 来实现[^1]。 激活新创建的环境以便在此环境中工作,使用命令 `conda activate tf_env`。 一旦环境被激活,在该环境下安装 TensorFlow 变得简单许多。对于 CPU 版本的 TensorFlow,可以直接运行如下命令来进行安装: ```bash pip install tensorflow ``` 如果目标是 GPU 支持,则需要指定特定版本并可能额外安装 CUDA 工具包和其他依赖项;通常情况下推荐先查阅官方文档获取最新指南。 对于那些处于无网络连接的工作站或是没有管理员权限的情况,离线安装成为必要选项之一。准备阶段需下载适用于本地用户的 TensorFlow 轮子文件(`.whl`),之后利用这些预先下载好的轮子文件执行安装操作即可完成部署过程[^2]。 值得注意的是,无论是 Miniconda 还是完整的 Anaconda 发行版都可以作为 conda 的基础来构建所需的机器学习开发环境。两者之间的主要区别在于初始包含的内容数量不同——Miniconda 提供了一个更精简的基础平台[^4]。 最后确认 Anaconda 正确安装的一个标志是在终端看到 "Thank you for installing Anaconda3!" 字样,并记得配置好相应的环境变量以使 Anaconda 命令可全局访问[^5]。
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