在anaconda中安装tensorflow十余次的经验之谈

本文详细记录了在Anaconda环境中安装TensorFlow的过程与遇到的问题,包括选择正确的Python版本、使用清华镜像加速下载及解决版本冲突等关键步骤。

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头痛啊,真的头痛。

对这方面一无所知的我着手安装anaconda、安装pycharm,在anaconda里面安装tensorflow、在tensorflow的基础上安装keras

1. 安装anaconda问题很多,但是不是困扰我的所以我这里先不赘述。我安装的当前时间点的最新版的!!如果有问题给我留言我再写一篇关于anaconda的安装。

2. 安装pycharm一样找教程来安装很简单不会出现问题,如果上面两个有出现问题了私信我我帮助解答。

3. 我最想说的就是在anaconda里面装tensorflow,我之前直接cmd在命令行进入这个环境下安装过,全部没成功。还是在anaconda里面安装好点。安装了十几次斯毫不夸张,当然这样的教程特别多,但是我都试了,没有什么结果。

        我想大家对这个流程应该清晰了,安装anaconda,安装好之后打开安装的anaconda prompt ,记住右击管理员身份打开,管理员身份打开,管理员身份打开!!!重要的事说三遍,我在卸载环境(后面讲到)的时候一直不成功,后来重新用管理员打开卸载成功了。在anaconda里面安装一个内置的python解析器。然后激活环境activate tensorflow,在tensorflow环境下安装tensorflow,下面是安装过程。。

        最简单的也是最不可能成功的一个方法是:pip install tensorflow,不知道大家又没有试过,350多兆,卡半天出现超时错误。出现这样的原因就是这些镜像文件是在国外的网站上的,在一般电脑上下载是不可能成功的。

        (此时的我剑走偏锋,我看了一篇博客上说使用pip降低性能,为了更好的性能使用conda吧,没办法初出茅庐的小子,试试吧,一试吧我试傻了,我弄不明白了。装好了是真的装好了,但是无论我怎么import都是不行,安装失败。我开始懵了,因为我自始至终还是不知道流程的,有些事情其实做着做着就明悟了。)

        然后我尝试了清华镜像回到pip安装,听着是很不错的解决办法是吧,按照常理来说是的,既然国外的不行,用国内的总行了吧,我改了连接在后面加了下载的地址,然后安装,还是不行,怎么办???

        到这一步已经慢慢的接近成功了,既然镜像下载不行,大部分人能想到这个方法把,我去清华镜像那个网站下载好,放在本地然后再使用pip安装不就可以了,有了这个想法我就试了试,不管我下载多少了镜像,pip安装多少次都不行,又是不行,怎么办???

        放弃吗?那时不可能的。在下载镜像进行安装尝试的时候发现,有的镜像是读取错误,有的是版本不对应,,,,,,,,,,哦ho,版本不对应,我明悟了,此时感觉anaconda和tensorflow必须要版本对应,可能这个我们都知道,我也知道只是这个时候突然想起这个我知道我那儿弄错了。然后我去查了版本对应,anaconda里面的python与tensorflow对应的关系,发现了在我自己找的清华镜像下载的网站里面都没有与我安装的python3.5相对应,这就是问题所在,我想我安装anaconde是安装的最新版的那么里面的python也应该是最新版的吧,于是我卸载了python3.5安装了python3.7(这里面插一句一直没卸成功,就是因为没有管理员打开prompt),然后再下载tensorflow最新的版本,发现里面没有与之对应的。没错清华镜像里面没有与之对应的。怎么办???

        重新卸载anaconda吗,不用的,我找到python3.5对应的是tensorflow1.4,镜像里面也没有,我专门去找了这个镜像下载好重新装上python3.5,激活环境然后直接pip安装,成功了!!!!!

python3.5对应的安装命令:conda create --name tensorflow python=3.5

对应的tensorflow1.4命令:pip install tensorflow==1.4.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple(下载超级快)

 

对于想用python3.7对应的tensorflow的话看这个博主的:https://blog.youkuaiyun.com/moonshine_cc/article/details/90416045

其他的只要对应,看好是win系统还是linux系统。对应的找应该都没什么问题。

### 如何在 Anaconda安装 TensorFlow-GPU 要在 Anaconda 环境中成功安装支持 GPU 的 TensorFlow,可以按照以下方法操作: #### 创建虚拟环境 为了确保依赖项不会与其他项目冲突,建议先创建一个新的虚拟环境。以下是创建名为 `tensorflow` 的虚拟环境并设置 Python 版本为 3.8 的命令: ```bash conda create -n tensorflow python=3.8 ``` 激活该虚拟环境的命令如下: ```bash conda activate tensorflow ``` #### 查看可用版本 通过指定搜索渠道 `-c conda-forge` 来查找可安装TensorFlow 和 CUDA 工具包版本。这有助于确认兼容性。 ```bash conda search tensorflow-gpu -c conda-forge conda search cudnn -c conda-forge conda search cudatoolkit -c conda-forge ``` 这些命令可以帮助了解当前仓库中有哪些版本可供选择。 #### 安装 TensorFlow-GPU 及其依赖项 根据查询到的结果,可以选择合适的 TensorFlow 版本进行安装。例如,安装 TensorFlow-GPU 2.6.0 并让 Conda 自动处理相关依赖关系: ```bash conda install tensorflow-gpu==2.6.0 -c conda-forge ``` 需要注意的是,Conda 将会自动解析并安装与所选 TensorFlow 版本相匹配的 cuDNN 和 CUDA Toolkit[^2]。 #### 验证安装是否成功 完成上述步骤之后,可以通过运行简单的测试脚本来验证 TensorFlow 是否正常工作以及 GPU 支持情况。启动 Python 解释器或者编写一个小型脚本文件来执行下面的操作: ```python import tensorflow as tf print("TensorFlow version:", tf.__version__) if tf.test.is_gpu_available(): print("GPU is available.") else: print("No GPU detected.") ``` 如果一切配置无误,应该能够看到类似于 “GPU is available.” 的输出结果表示 GPU 被正确识别。 #### 常见错误排查 假如尝试导入 TensorFlow 出现模块未找到错误(ModuleNotFoundError),可能是因为尚未切换至已建立好的虚拟环境或是忘记安装必要的库件[^3]。此时需重新检查是否已经激活正确的环境,并再次尝试安装过程。 ---
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