conda 安装指定版本tensorflow cpu/gpu

最新推荐文章于 2025-04-21 13:49:12 发布
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分类专栏： Anaconda
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zdx1996/article/details/103612761
本文介绍了如何使用conda环境在计算机上安装特定版本的TensorFlow及其GPU版本，确保深度学习项目能够顺利运行。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

CPU

conda search tensorflow
conda install tensorflow=1.12.0

GPU

conda search tensorflow-gpu
conda install tensorflow-gpu=1.15.0
conda 安装tensorflow（CPU）版本
wojiaodabai的博客
05-07 8495
建立Tensorflow Anaconda虚拟环境 conda create --name py35ten python=3.5 anaconda conda info -e #查看当前系统下的环境列表 conda info #查询当前环境的具体信息 conda list #列出此环境下安装的包 启动Anaconda虚拟环境,并安装tensorflow activate ...
【深度学习系列】全面指南：安装TensorFlow的CPU和GPU版本
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2301_81199775的博客
06-22 3万+
本博客旨在为初学者提供一份全面的指南，介绍如何根据个人电脑的配置选择并安装适合的TensorFlow版本。内容涵盖了如何查看电脑显卡型号以确定是安装CPU还是GPU版本的TensorFlow，创建Python虚拟环境，以及使用conda命令查找可用的TensorFlow版本。同时，文章还提供了安装过程中可能遇到的问题及其解决方法，确保读者能够顺利完成安装过程，并开始他们的机器学习或深度学习项目。
conda 安装tensorflow
征途人生&梦
05-08 1177
1、在终端或cmd中输入以下命令搜索当前可用的tensorflow版本anaconda search -t conda tensorflow2、选择一个版本，输入如下命令查询安装命令anaconda show HCC/tensorflow3、使用最后一行的提示命令进行安装conda install --channel https://conda.anaconda.org/HCC tensorflo...
python安装指定版本的tensorflow以及kears（conda+win）
糕糕的博客
02-20 2567
本地环境管理利用的是conda，不过安装过程中还是尽量用pip，避免最终部署的时候出现环境不兼容的问题。项目需要所以需要在CPU环境下安装指定的。这一步要指定python的版本。然后就可以成功导入包了。
tensorflow-gpu版本安装
最新发布
weixin_43285316的博客
04-21 691
本文在win11环境下安装GPU加速的tensorflow相比于CPU版本，需要安装cuda cudnn使用gpu：GTX4060安装工具：anaconda。
不要用python3.7装tensorflow用anconda来装
spider_man
11-05 1668
首先，不要用python3.7的pip install tensorflow直接安装，否则导入时（import tensorflow）会出错 用anconda安装tensorflow环境 1，为anconda添加清华镜像源 参考：https://blog.youkuaiyun.com/chengmo123/article/details/102913254 2，anconda创建tensorflow环境...
conda创建本地环境进行GPU编程
m0_67182197的博客
01-29 402
修改jupyter默认路径： jupyter notebook --generate-config。创建conda环境：conda create --name ALL python==3.8。安装pytorch：conda install pytorch。安装jupyter：conda install jupyter。进入相应的环境： conda activate ALL。进入环境编程有两种方法。打开以下应用控制面板。
Anaconda+Linux(Ubuntu) 安装指定版本tensorflow(GPU)
youban_47的博客
04-04 2995
创建环境 conda create -n envs_name python=版本号 #其中的envs_name是需要创建的环境名 其中的版本号最好加上，当所配置环境使用的python版本和anconda中的python版本一致时，anconda3/envs/envs_name文件夹中的
anaconda（Spyder）_tensorflow_cpu/gpu安装配置
01-17
### Anaconda（Spyder）与TensorFlow CPU/GPU 安装配置...通过以上步骤，你可以成功地在Anaconda环境中安装和配置TensorFlow（包括CPU和GPU版本）、PyTorch以及Spyder编译器。这对于进行深度学习研究和开发非常有帮助。
零基础安装tensorflow-cpu/gpu+导入pycharm内核
DearWTW的博客
04-01 2919
零基础安装Anaconda+tensorflow-cpu/gpu+导入pycharm内核
【tensorflow_gpu】安装合集
写代码的犄角旮瘩
03-21 588
【代码】【tensorflow_gpu】安装合集。
虚拟环境与conda以及GPU使用
curseofknowledge的博客
07-02 3976
需要查看显卡驱动最高支持的版本，两种方法：1.桌面右键NVIDIA控制面板如图所示CUDA版本最高到12.0，向下兼容。（但是要注意torch版本同样要与CUDA和cudnn兼容，目前2023.7torch兼容到了CUDA11.8版本）
一、Anaconda安装tensorflow-gpu版过程中的问题和解决方法
Halfway_shen的博客
08-28 2615
总结了一些安装tensorflow GPU版本的问题和解决方法。用于自用学习，请勿商用，因为本文借鉴的部分内容并未标明出处(检索的太多了，实在没精力注明引用)
史上最详细Anoconda下安装Tensorflow-GPU和Pytorch对应版本（手把手保姆级教程）
fangshuo_light的博客
12-17 1万+
一、Anoconda安装 1.Anoconda下载 2.Anoconda安装 3、镜像源更改 二、CUDA和Cudnn安装 1.查看显卡支持的CUDA版本号 三、Tensorflow环境配置 1、查看所需的Tensorflow版本 2.Tensorflow环境创建于激活 3.tensorflow库安装 4.第三方库安装 四、Pytorch环境配置 1.进入官网 PyTorch ，根据显卡驱动选择合适版本。 2.安装pytorch
conda安装指定版本TensorFlow
weixin_48289706的博客
05-26 5593
这里写自定义目录标题一、系统环境二、安装步骤 一、系统环境 操作系统：Windows7 64位， Python环境：Python3.7；conda 4.10.3 目标版本：TensorFlow1.14.0 二、安装步骤 预处理：在开始安装之前，建议检查一下环境变量是否配置正常，在Path中查看 D:\anaconda\condabin D:\anaconda\Scripts D:\anaconda\Library\bin D:\anaconda\ 如果后面出现“WARNING: pip is config
Anaconda中安装指定版本的tensorflow1.14.0/tensorflow-gpu1.14.0
u013250861的博客
05-25 1785
在运行github中一个项目时，由于其使用的tensorflow的版本是1.14.0，而我的版本是2.6.0的版本，因为版本过高导致运行失败，所以需要。即删除高版本的tensorflow，当然，你也可以不删除，那么你就需要创建新的运行环境。即可将环境降到python3.7。注意：install后面是你之前下载的文件的路径。注意：虽说上面提示可以使用。
如何用conda安装tensorflow（windows，GPU，Tensorflow），最全Tensorflow安装教程（亲测有效，可安任意版本，包括1.多版本和2.多版本）
qq_51800276的博客
03-07 1万+
能安装几乎所有的Tensorflow版本，同时不会影响主环境。
更新conda,安装tensorflow指定版本
S10100S的博客
05-12 1401
conda安装CPU版本tensorflow
03-11
<think>嗯，用户想安装CPU版本的TensorFlow，使用conda。我之前处理过类似的问题，可能需要注意一些步骤和常见错误。首先，我应该回忆一下conda的基本命令，以及如何指定CPU版本的TensorFlow。 首先，conda安装包通常是conda install，但有时候可能需要从特定的渠道安装。TensorFlow有两个版本，CPU和GPU，用户明确要CPU版本，所以需要确保安装的时候不装GPU相关的依赖。 我记得TensorFlow的官方包在conda-forge或者anaconda的默认频道里可能有。不过，可能需要用conda-forge渠道，因为版本更新比较及时。或者用户直接使用pip安装，但用户指定了用conda，所以应该优先考虑conda的方法。 然后，步骤应该是先创建虚拟环境，这样不会影响其他项目。比如conda create -n tf-cpu，然后激活环境，再安装tensorflow。或者用户可能已经有一个环境，直接安装进去。 安装命令可能有两种：直接conda install tensorflow，这会默认安装CPU版本吗？或者需要指定某个版本？比如，有些时候，conda会自动检测是否有GPU，但可能安装的是GPU版本？需要确认。 或者，是否存在tensorflow-cpu这个包？可能conda-forge里有这个包，专门为CPU版本准备的。例如，conda install -c conda-forge tensorflow-cpu。这样更明确，避免安装GPU版本。 然后，安装完成后，用户可能需要验证是否成功。比如，在Python中导入tensorflow，检查tf.__version__，还有tf.config.list_physical_devices('CPU')来确认没有GPU被使用。 另外，用户可能遇到的常见问题，比如安装的版本与Python版本不兼容。比如，最新的TensorFlow可能需要Python 3.8或更高，而用户的环境可能还是3.7。这时候需要指定Python版本。 还有，有时候conda和pip混用可能导致依赖冲突，所以最好在虚拟环境中只用conda或者只用pip。不过如果conda没有对应的版本，可能需要用pip安装，但用户希望用conda，所以应该优先找conda的渠道。 总结步骤应该是：创建环境，激活，安装，验证。同时提醒用户注意Python版本和可能的依赖问题。 另外，可能需要提醒用户，conda安装的TensorFlow可能比pip安装的更旧，或者需要指定版本号，比如tensorflow=2.7.0，如果用户需要特定版本的话。但默认应该是最新的稳定版。 还要检查是否需要安装其他依赖，比如numpy等，但conda应该会自动处理这些依赖。 可能用户的问题在于混淆了conda和pip的安装方式，所以需要明确指导使用conda命令，并确认渠道是否正确。</think>以下是在conda中安装CPU版本TensorFlow的详细步骤： --- ### **步骤1：创建并激活虚拟环境（推荐）** ```bash # 创建名为tf-cpu的Python环境（推荐使用Python 3.8~3.10） conda create -n tf-cpu python=3.9 # 激活环境 conda activate tf-cpu ``` --- ### **步骤2：通过conda安装TensorFlow CPU版本** ```bash # 从conda-forge频道安装TensorFlow CPU版本（推荐） conda install -c conda-forge tensorflow ``` 或 ```bash # 直接安装（可能使用默认频道） conda install tensorflow ``` --- ### **步骤3：验证安装** 启动Python解释器，运行以下代码： ```python import tensorflow as tf # 查看TensorFlow版本 print(tf.__version__) # 检查是否仅识别到CPU设备 print(tf.config.list_physical_devices('CPU')) print(tf.config.list_physical_devices('GPU')) # 预期输出空列表 ``` --- ### **常见问题解决** 1. **安装失败或版本冲突** - 尝试指定TensorFlow版本： ```bash conda install tensorflow=2.10.0 ``` - 清理缓存后重试： ```bash conda clean --all ``` 2. **运行时报错** - 确保虚拟环境的Python版本与TensorFlow兼容（参考[TensorFlow官方文档](https://www.tensorflow.org/install/pip)） - 更新conda和包： ```bash conda update conda conda update --all ``` --- ### **替代方法：使用pip安装** 如果conda安装失败，可在激活环境后使用pip： ```bash pip install tensorflow-cpu ``` --- ### **注意事项** - conda会自动处理依赖（如numpy、protobuf等），避免混用conda和pip安装同一依赖 - 安装后建议重启Python内核或终端 通过上述步骤即可在无GPU的设备上运行TensorFlow计算任务。
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