下载tensorflow:https://www.anaconda.com/download/
根据自己需求下载,备注:anaconda里边包含三方计算库和python软件,不用另下载python。
使用Anaconda的conda命令,您可以为单独的Python版本设置虚拟环境,所以不用再纠结你下载到本地的python版本问题,查看官方文本你会发现,TensorFlow目前只支持python3.5(我本地使用的是python2.7,虚拟创建的版本是3.5,亲测可以在本地实现)
打开 Anaconda Prompt:
1.安装镜像
接下来需要设置 Anaconda 仓库镜像,因为默认连接的是国外镜像地址,下载速度比较慢,我们把镜像地址改为清华大学开源软件镜像站,打开 Anaconda Prompt, 输入:
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
2.创建tensorflow依赖环境
继续在 Anaconda Prompt 窗口输入:conda create -n tensorflow python=3.5
3.安装 TensorFlow
继续在 Anaconda Prompt 窗口下,激活环境activate tensorflow
安装 CPU 版本:pip
install
--upgrade
--ignore-installed
tensorflow
测试结果:
在Anaconda Prompt窗口下操作:
备注:
1.为了避免报错,我推荐在默认环境下更新所有的包。打开 Anaconda Prompt (或者 Mac 下的终端),键入:
conda upgrade --all
并在提示是否更新的时候输入 y(Yes)以便让更新继续。初次安装下的软件包版本一般都比较老旧,因此提前更新可以避免未来不必要的问题。
2.激活环境activate tensorflow (关闭指令:deactivate tensorflow)