anaconda安装tensorflow\keras

本文用的是python3.6 + tensorflow1.5 + 对应版本的keras

之前尝试过python3.7，装完tensorflow运行不了，可能是当时没有考虑tensorflow的版本问题。

管理员打开anacondaPrompt，依次运行以下命令

1. 创建虚拟环境 命名为tensorflow，并安装python版本为3.6

conda create -n tensorflow python=3.6

2. 激活环境（进入该环境中进行配置）

activate tensorflow

4. 检查新创建的环境中的python版本

python --version

6. 下载tensorflow1.5版本
   -i后面跟的是换源的网址（不带-i+网址，默认官网，下载很慢，网不好的时候>=24小时）

pip install tensorflow==1.5 -i http://pypi.douban.com/simple/

下面链接是几个推荐的源

阿里云 
http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
 
中国科技大学 
https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
 
豆瓣(douban) 
http://pypi.douban.com/simple/
 
清华大学 
https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
 
中国科学技术大学 
http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

如果提示网址不可信任，根据提示在末尾加入（空格+）：

--trusted-host pypi.douban.com

8. 安装完毕后进入python，测试tensorflow是否可用

python

import tensorflow as tf
tf.__version__

import之后我这边有些numpy的报错，不知道为啥，更新了numpy之后也么的用。但是不影响tensorflow使用。 （我有毒，怎么可能可以不管numpy相关的错误…）
解决numpy报错
原因：numpy版本过高
解决方案：安装1.16.0版本

pip install numpy==1.16.0

安装后，报错
根据提示，重装tensorflow-tensorboard

pip install tensorflow-tensorboard

CtrlZ退出python

9. 安装对应版本的keras
   换源的操作和tensorflow安装时一样

pip install keras==2.1.6 -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com`

下面的网址可以查看tensorflow和keras版本的对应关系
https://docs.floydhub.com/guides/environments/
11. 测试keras，查看版本，进入python：

12. 如果使用jupyter
在activate 环境名(或直接CtrlZ退出python）后输入：

conda install nb_conda

13.重启jupyter，然后在jupyter中新建文件时就能选择对应环境

14. 使用下面的小例子测试tensorflow
https://blog.youkuaiyun.com/l641208111/article/details/87857929

15. 使用下面的小例子测试keras
    https://blog.youkuaiyun.com/gyt15663668337/article/details/89348577
16. 加油老铁！