TensorFlow的python的环境搭建

最新推荐文章于 2024-11-08 15:21:44 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： python 开发语言 tensorflow
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PyCharm配置编译器

1、在设置里面我们添加新的编译器

点击最左上角的文件，然后点击设置后，开始配置

2、点击添加，配置新的编译器

 3、在interpreter选择你anaconda的安装路径，找到envs文件下对应的虚拟环境名称（如果跟着上一篇文章进行安装的话，虚拟环境的名称就是tensor），选择文件中的python.exe

4、选择了对应的编译器后，勾选下方的应用到所有程序，再点击确定即可

 配置完成！ 

[Python人工智能] 一.TensorFlow环境搭建及神经网络入门
杨秀璋的专栏
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从本篇文章开始，作者正式开始研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。第一篇文章主要讲解神经网络基础概念，同时讲解TensorFlow2.0的安装过程及基础用法，主要结合作者之前的博客、AI经验和相关视频介绍，后面随着深入会讲解具体的项目及应用。基础性文章，希望对您有所帮助，如果文章中存在错误或不足之处，还请海涵~同时自己也是人工智能的菜鸟，希望大家能与我在这一笔一划的博客中成长起来。
如何在Python中安装TensorFlow
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您可以从Python官方网站（https://www.python.org）下载并安装最新版本的Python。本文将介绍如何在Python中安装TensorFlow，并提供相应的源代码示例。请注意，安装过程中可能会涉及其他依赖项的安装，例如NumPy和Keras。大多数情况下，当您安装Python时，pip也会自动安装。有两种主要方法可以安装TensorFlow：使用pip安装预编译的二进制版本或从源代码构建和安装。安装完成后，您可以验证TensorFlow是否正确安装。步骤 1：安装Python。
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Python版本与Tensorflow版本对应 参考链接：https://www.tensorflow.org/install/pip Windows版本 macOS版本 Linux
win10下python3.5.2和tensorflow安装环境搭建教程
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总结来说，搭建win10下的Python和TensorFlow环境主要包括了下载安装Python、更新pip、安装TensorFlow及依赖库这几个步骤。在整个过程中，保持网络连接稳定并确保使用正确的安装命令是成功安装的关键。此外，解决安装...
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Python安装下载后直接安装，Windows用户注意勾选【Add Python.. to path】打开命令行工具(Windows的命令提示符工具，MacOS的终端，下同)。尝试执行python3 -V命令和pip3 -V命令检查是否安装成功。安装TensorflowWindows右键命令行工具，以管理员身份运行，执行以下代码：pip3 install -i http://mirrors.ali...
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monk96的博客
03-21 1万+
事情是这样滴 一、安装对应的python版本 当前tensorflow 2的版本只支持3.6以上的版本，千万注意了 我们直接在conda 中安装python 先创建虚拟环境 conda create -n tensorflow1 python=3.6 直接安装tensorflow conda activate tensorflow1 查看tensorflow版本 anaconda search -t conda tensorflow 查看可以下载的版本 anaconda show anac
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我的安装历程： 使用pip install tensorflow太慢 使用pip install tensorflow -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com速度变快但是出现错误 使用pip install -ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/--upgrade tensorflow 后仅有少量错误，由于命令是更新的意思，所以可以反复尝试直至成...
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TensorFlow安装手册        1 TensorFlow简介 TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析
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肥仔的博客
01-12 190
本博客会长期更新 1.首先是tensorflow的安装，这篇文章对我的帮助比较大。简单来说，就是：安装python+安装anaconda+创建虚拟环境+在虚拟环境中安装tensorflow四大步 2.查看python解释器的路径： 在anaconda的prompt中输入指令：python -c "from distutils.sysconfig import get_python_lib; pri...
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### 配置 PyCharm 使用 Conda 环境安装和使用 TensorFlow #### 创建并激活 Conda 虚拟环境 为了确保 TensorFlow 的顺利运行，建议创建一个新的 Python 3.9 版本的 Conda 虚拟环境： ```bash conda create -n tensorflow python=3.9 ``` 激活该虚拟环境以便后续操作[^1]。 对于 GPU 支持的需求，可以进一步通过 pip 安装特定版本的 `tensorflow-gpu`: ```bash pip install tensorflow-gpu==2.10.0 ``` 这一步骤应在已激活的目标环境中执行以确保依赖关系得到妥善管理[^2]。 #### 将 Anaconda 添加至系统 PATH 变量 为了让操作系统识别来自 Anaconda 发行版中的工具和服务，需将 Anaconda 的根目录加入系统的 PATH 环境变量中。假设 Anaconda 安装于 D:\conda，则应在此处设置相应的路径；具体位置依个人实际安装情况调整[^3]。 #### 在 PyCharm 中配置解释器 打开 PyCharm 并进入项目设置界面，找到 "Project Interpreter" 设置项。点击齿轮图标选择 “Add”，之后挑选合适的选项来指定之前建立好的 conda 环境作为项目的默认 Python 解释器。通常情况下，可以通过浏览文件系统定位到对应环境下 bin 或 Scripts 文件夹内的 python.exe 来完成这一过程。 确认无误后保存更改，此时 PyCharm 已经能够正确识别所选的 conda 环境及其内部安装的所有包，包括 TensorFlow。
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