安装、配置Window10+Anaconda(python3.5.2)+tensorflow(1.1.0)+keras(2.0.6)注意部分

前期安装流程同优快云,注意的是版本最好选择python3.5.2(优先选择)对应的Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe

注意创建过程

1)在Anaconda Prompt中,用Anaconda3创建一个python3.5的环境,环境名称为tensorflow ,输入下面命令:

conda create -n tensorflow python=3.5

2)运行 开始菜单—>Anaconda3—>Anaconda
Navigator,点击左侧的Environments,可以看到tensorflow的环境已经创建好了。

3)在Anaconda Prompt中启动tensorflow环境:

4)安装无误后 , 安装cpu版本的TensorFlow(‘1.1.0’)

pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow

参考链接:https://www.cnblogs.com/HongjianChen/p/8385547.html

为提升下载速度和安装成功率使用国内其他库:

可以在使用pip的时候加参数-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

例如:

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pyspider

国内其他库链接:

https://www.cnblogs.com/BeyondTechnology/p/9532806.html

https://jingyan.baidu.com/article/49711c611fe6a3ba441b7cf9.html

5)安装cpu版本的keras(‘2.0.6’)

可能需要先更新:pip 20. 0.2

python -m pip install --upgrade pip -i https://pypi.douban.com/simple

切记tensorflow与keras对应版本

对应版本查询链接:https://blog.youkuaiyun.com/HEHEEH123/article/details/105052631

否则先卸载不对应版本,例如:

pip uninstall keras 2.3.1

安装完成后测试是否成功,祝大家好运。

### 如何在Anaconda环境中使用Python与PyCharm编辑器搭建TensorFlowKeras深度学习平台 #### 创建Anaconda环境 为了确保不同项目的依赖项不会相互冲突,建议为每个项目创建独立的Conda环境。可以按照如下命令来创建一个新的环境: ```bash conda create --name dl_env python=3.7 ``` 激活新创建的环境以便后续操作: ```bash conda activate dl_env ``` #### 安装必要的库 一旦环境被激活,在该环境下安装所需的机器学习框架和其他辅助工具。 对于TensorFlow而言,可以通过pip或者conda来进行安装。考虑到兼容性和速度优化,推荐采用官方渠道进行安装: ```bash pip install tensorflow ``` 同样地,对于Keras来说,通常不需要单独安装它作为顶层API的一部分已经被包含于TensorFlow之中;但如果确实需要特定版本,则可以直接通过pip安装指定版本号: ```bash pip install keras==2.x.x # 替换"x"为目标版本号 ``` #### PyCharm配置 完成上述步骤之后,打开PyCharm并进入`文件 -> 设置 (Settings)`菜单下的`项目(Project):<your_project_name>`部分找到`Python解释器(Python Interpreter)`选项卡。点击右侧齿轮图标选择`Add...`, 接着挑选`Existing environment` 并浏览至之前创建好的Conda环境路径下对应的Python.exe位置即可[^4]。 此时应该能看到所选中的解释器已经包含了先前安装过的包列表。如果有任何缺失或额外需求也可以在此界面内直接管理这些第三方模块。 #### Jupyter Notebook集成(可选) 如果希望利用Jupyter Notebook开展交互式的编程体验,可以在同一环境中继续执行以下命令以获取支持: ```bash conda install jupyter notebook ipykernel python -m ipykernel install --name=dl_env --display-name "Python (dl_env)" ``` 这一步骤会使得新建Kernel能够识别到当前工作区内的全部资源,并允许用户随时切换不同的计算引擎实例。
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