安装tensorflow慢、出现Cannot uninstall 'six'问题

1、安装

pip install tensorflow    (国外安装法、需要翻墙、很慢!)

推荐使用清华镜像或者国内其他现成的镜像特别方便

pip install tensorflow -i https://pypi.douban.com/simple
pip install tensorflow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

2、卸载

pip uninstall tensorflow

3、出现Cannot uninstall 'six'、"wrapt'、Werkzeug'等依赖库问题.
因为版本问题可能无法安装出现如下错误:
在这里插入图片描述
可以在安装tensorflow时忽略掉

pip install tensorflow  –ignore-installed wrapt

还是有错误的话,建议找到改文件所在目录,如下找到“wrapt”将该文件删除
在这里插入图片描述
删除后再重新安装一下tensorflow,应该就可以了

### Anaconda 环境常见问题及解决方法 #### 1. **Anaconda 加入系统变量后 CMD 命令提示符闪退** 当将 Anaconda 添加到系统的 PATH 变量后,可能会导致 Windows 的 CMD 提示符无法正常运行并立即关闭。这是因为某些路径冲突可能导致系统默认的 Python 解释器被覆盖。 解决方案是避免将 Anaconda 路径直接添加到全局 PATH 中,而是通过 `conda activate` 来激活特定环境[^1]。如果需要在 CMD 中使用 Anaconda 功能,可以右键点击“开始菜单”,选择“Anaconda Prompt”来启动专用终端窗口。 --- #### 2. **VSCode 中无法启动 Conda 环境** Visual Studio Code 配置 Conda 环境失败通常是因为 VSCode 没有正确识别到 Conda 或者未设置正确的解释器路径。 可以通过以下方式解决问题: - 打开 VSCode 设置文件 (`settings.json`) 并添加如下配置项: ```json { "python.pythonPath": "C:\\Users\\YourUsername\\anaconda3\\python.exe", "terminal.integrated.shell.windows": "cmd.exe" } ``` - 使用扩展市场中的 “Python” 插件手动切换解释器至目标 Conda 环境[^2]。 --- #### 3. **无法打开 Anaconda Navigator** 有时尝试启动 Anaconda Navigator 会无响应或者抛出错误消息。这可能是由于图形界面依赖库缺失或损坏引起的。 建议执行以下修复命令重新安装必要的组件: ```bash conda update conda conda install anaconda-navigator ``` 若仍存在问题,则可考虑重置 Navigator 配置数据: ```bash anaconda-navigator --reset ``` --- #### 4. **CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED** 此问题是网络连接异常造成的,在下载包时未能成功建立与远程服务器之间的通信链路。 临时调整代理设置可能有助于缓解该状况: ```bash set http_proxy=http://your.proxy.server:port set https_proxy=https://your.proxy.server:port ``` 对于国内用户而言,推荐更换镜像源地址为清华大学开源软件镜像站点或其他稳定选项: ```bash conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ ``` --- #### 5. **ImportError: cannot import name 'HTTPSHandler' from 'six.moves.urllib.request'** 此类导入错误通常是版本兼容性引发的结果,尤其是旧版 six 库存在的情况下更容易发生。 更新相关模块即可消除上述警告信息: ```bash pip uninstall six pip install six==1.16.0 ``` --- #### 6. **虚拟环境中缺少 GPU 支持** 在构建 PyTorch 或 TensorFlow 类型项目时,即使硬件支持 CUDA 技术也可能因为缺乏适当驱动程序而导致性能受限于 CPU 运算模式。 确认 NVIDIA 显卡驱动处于最新状态之后,按照官方文档指引安装对应框架的 GPU 版本实例化新环境[^3]: ```bash conda create -n pytorch_env python=3.9 pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.7 -c pytorch ``` --- #### 7. **查看所有环境列表以及管理操作** 为了更好地维护多个隔离的工作空间,掌握如何列举现有容器及其关联属性至关重要。 利用内置工具完成这些任务非常简便快捷: ```bash conda env list # 列举全部可用环境 conda info --envs # 同上功能实现另一种形式表达 ``` 创建新的独立区域只需指定名称参数调用相应指令[^4]: ```bash conda create -n my_new_env python=3.8 ``` ---
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