Anaconda3安装tensorflow的总结

本文详细记录了在Anaconda3环境下安装TensorFlow的全过程,包括选择合适的Anaconda版本、利用清华镜像源简化安装步骤,以及如何验证安装是否成功。通过作者的经验分享,读者可以避免常见的安装陷阱,快速上手深度学习实践。

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Anaconda3安装tensorflow的总结

深度学习坑的苦与甜,谁踩谁知道。本人尝试了各种方法遇到各种问题最终发现只要版本对应直接就可以安装不必再为tensorflow重新安装一个环境。

安装的痛苦史

本人的电脑配置一般,因此就选择cpu版本的。由于开始anaconda的版本是python3.7的版本,于是便遵循网络上的安装python=3.5/3.6 的环境。结果遇到一大波问题,这里就不再详述。有兴趣的可以看看这两篇文章。
【Tensorflow】Windows安装tensorflow错误原因查询、卸载tensorflow与重新安装
TensorFlow在windows 下的安装

最后的选择

最后照着上面一波三折虽然安装好了。但是突然意识到如果卸掉python3.7的anaconda换为3.6的anaconda会不会更方便?
结果成功了。

  1. 首先我们先装Anaconda
    本人选择的是Anaconda5.0.0对应着python3.6.2。可以去官网下载,也可以选择anaconda清华镜像下载
    具体如图:
    在这里插入图片描述

  2. 安装tensorflow
    选择tensorflow清华镜像地址直接安装
    打开anaconda prompt 直接输入

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.2.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl

其中tensorflow-1.2.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl 支持python3.6。若想要其他版本可以清华镜像网站复制相应的文件名。

安装之后便可以直接打开notebook和Spyder进行使用。
在这里插入图片描述

<think>嗯,用户想查找Anaconda3安装TensorFlow CPU版本的镜像地址。首先,我需要回忆一下相关的引用内容,看看有没有提到镜像源的URL。用户提供的引用中有几个地方提到了安装步骤,特别是引用3和4提到了使用清华镜像源。例如,引用3中的命令是使用清华源的URL:https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple。引用4虽然提到了升级pip和安装TensorFlow,但没有明确提到镜像地址,但可能用户需要的是在安装时指定镜像源。 接下来,我需要确定Anaconda和pip在安装时的不同镜像设置方式。Anaconda通常使用conda命令,而镜像源可能需要配置.condarc文件,但用户的问题是关于安装TensorFlow CPU版本,而引用中显示用户可能在使用pip安装,所以可能需要pip的镜像地址。例如,引用3中的命令使用了清华的pypi镜像,所以正确的镜像URL应该是这个。 另外,用户可能混淆了conda和pip的镜像源。Anaconda本身有conda的镜像,但安装TensorFlow时如果用pip,就需要用pip的镜像。需要明确告诉用户两种方式的镜像配置方法,但用户的问题可能更关注pip的,因为引用中的安装步骤大多使用pip。需要检查引用中的信息,确认清华源的URL是否正确,并给出具体的配置步骤,比如在pip install时用-i参数指定镜像地址。 总结:用户需要的是在安装TensorFlow CPU版时使用的镜像URL,根据引用3,清华源的URL是https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple。需要分步骤说明如何通过conda配置镜像和pip临时使用镜像,以及如何永久修改pip的配置。同时,回答要结构清晰,引用正确的来源,并在末尾添加相关问题。</think>### Anaconda3安装TensorFlow CPU版本的镜像地址配置方法 #### 1. 使用清华镜像源安装(推荐) 在安装TensorFlow时,可通过`pip`命令直接指定清华镜像源加速下载: ```bash pip install --ignore-installed -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow ``` 此命令通过`-i`参数指定镜像源地址[^3]。 #### 2. 配置Anaconda镜像源(可选) 若需为Anaconda的`conda`包管理工具配置镜像源,可执行以下步骤: ```bash # 添加清华conda镜像 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes ``` 此配置会写入`~/.condarc`文件,加速其他包的安装[^3]。 #### 3. 永久修改pip镜像源(可选) 修改pip配置文件以默认使用清华源: ```bash # 创建或编辑pip配置文件 pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 此后所有`pip install`命令默认从清华源下载[^3]。 ---
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