windows7(64位)基于Anaconda3 5.2.0(64-bit)安装TensorFlow(cpu)

    我也是第一次安装Tensorflow, 本人是选择在Anaconda3 5.2.0环境下安装的,安装非常的快。现在跟大家做一个总结。

安装可分以下几步:

1.先下载Anaconda开源环境包。下载网址:https://www.continuum.io/downloads


下载Anaconda进行安装


Anaconda安装完成以后,从Windows的开始菜单找到“Anaconda Navigator”这个软件运行Anaconda Navigator


2. 打开Anaconda Navigator,新建TensorFlow环境 


点击左边菜单栏中的 “Environments”选项


 点击界面左下角的“Create”。即可弹出创建环境的窗口,输入环境名称为“TensorFlow”,一定要选择Python版本为3.5,选Python3.6会出错。


3. 打开TensorFlow终端 

“TensorFlow”选项上的三角箭头“Open Terminal”选项。即可打开 类似于Windows窗口的安装环境了 



输入以下命令代码点回车即可开始安装TensorFlow:

1. pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/win/cpu/

tensorflow-0.12.0rc0-cp35-cp35m-win_amd64.whl

4. 安装成功后进行测试 
在窗口中输入如下的测试代码,一行一行粘贴运行。

运行结果:



到这里就安装完毕。





<think>嗯,用户想找到与Anaconda3 5.2.0 64和Jupyter兼容的TensorFlow库。首先,我需要确认Anaconda3 5.2.0对应的Python版本。Anaconda的版本通常与Python版本相关,5.2.0应该对应Python 3.6或者3.7吧。查一下资料,Anaconda3 5.2.0发布于2018年,确实自带Python 3.6。所以用户的环境是Python 3.6。 接下来,TensorFlow的版本兼容性。TensorFlow 1.x和2.x的安装方式不同。用户可能希望用较新的版本,但考虑到Anaconda 5.2.0比较旧,可能只能安装较旧的TensorFlow版本。比如,TensorFlow 1.14或2.0之前的版本。需要确认这些版本是否支持Python 3.6。 然后,用户提到Jupyter兼容性。Jupyter本身对TensorFlow版本没有严格要求,只要Python内核支持即可。所以只要TensorFlow能在Python 3.6下运行,Jupyter就能正常使用。 推荐用户使用conda安装,因为conda会自动处理依赖关系。可以建议创建新环境,避免影响base环境。例如,用conda create -n tf_env python=3.6,然后安装tensorflow。但需要查看conda仓库中是否有对应版本的TensorFlow。或者使用pip安装,指定版本号,比如pip install tensorflow==1.14.0。 另外,用户提供的引用中有提到编译TensorFlow 1.14时需要安装keras依赖,这可能是因为某些模块在旧版本中需要单独安装。需要注意安装顺序和依赖项,比如keras_applications和keras_preprocessing的特定版本。 还要考虑用户的操作系统,如果是Windows,可能需要额外的步骤,比如安装Visual Studio工具集,如引用1中的VS2015 update3。但用户的问题中没有明确提到系统,可能需要分情况说明。 总结步骤应该是:创建conda环境,安装Python 3.6,用conda或pip安装兼容的TensorFlow版本,测试安装,最后在Jupyter中使用。同时提醒用户可能遇到的依赖问题,比如需要安装特定版本的库,或者编译时的注意事项。 可能的问题包括版本冲突、依赖缺失,或者安装后导入错误。需要给出解决方案,比如使用虚拟环境,指定版本号,或安装额外的依赖库。例如,引用3中提到安装keras相关库和h5py,可能需要在安装TensorFlow之后进行这些步骤。 最后,确保用户知道如何验证安装是否成功,比如运行import tensorflow as tf并检查版本。同时,提供相关的问题供用户进一步参考,比如如何更新环境或处理兼容性问题。</think>### 分步解答 根据您的需求,以下是兼容 **Anaconda3 5.2.0 (64-bit)** 和 **Jupyter** 的 TensorFlow 安装方法: --- #### **1. 确认 Python 版本** Anaconda3 5.2.0 默认使用 Python 3.6[^2]。 TensorFlow 的版本需与 Python 3.6 兼容。建议选择 **TensorFlow 1.14.0** 或 **TensorFlow 2.0 以下的版本**。 --- #### **2. 创建独立虚拟环境(推荐)** 为避免依赖冲突,使用 Conda 创建新环境: ```bash conda create -n tf_env python=3.6 conda activate tf_env ``` --- #### **3. 安装 TensorFlow** **方法一:通过 Conda 安装(优先)** ```bash conda install tensorflow=1.14.0 ``` **方法二:通过 Pip 安装** ```bash pip install tensorflow==1.14.0 ``` > 注:若安装后出现 `keras_processing` 缺失问题,需手动安装依赖[^3]: > ```bash > pip install keras_applications==1.0.4 --no-deps > pip install keras_preprocessing==1.0.2 --no-deps > pip install h5py==2.8.0 > ``` --- #### **4. 验证安装** 启动 Python 解释器,运行: ```python import tensorflow as tf print(tf.__version__) # 应输出 1.14.0 ``` --- #### **5. 集成到 Jupyter** 在虚拟环境中安装 Jupyter: ```bash conda install jupyter ``` 启动 Jupyter: ```bash jupyter notebook ``` 在 Notebook 中测试 TensorFlow 是否可导入。 --- ### 常见问题解决 - **编译问题**:若需从源码编译,需安装 CMake 和 Visual Studio 2015 工具集[^1][^4]。 - **依赖缺失**:安装 OpenCV 或其他库时,需补充系统依赖[^5]。 ---
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