Windows下安装Anaconda3(附带python3.8)以及TensorFlow

1.下载Anaconda安装包

Anaconda官网安装包下载速度巨慢,国内小伙伴不建议尝试。
我们可以使用清华大学开源软件镜像站:清华大学开源软件镜像站,请选择适合自己系统自行下载。
我这里选择的是Windows系统86位的安装包

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下载完成后的安装包就是它了

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2.安装Anaconda

1.打开安装包,点击Next

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2.点击I Agree

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 3.Just me还是All Users,假如你的电脑有好几个 Users ,才需要考虑这个问题.其实我们电脑一般就一个 User,就我们一个人使用,如果你的电脑有多个用户,选择All Users,我这里直接 All User
继续点击 Next 。

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4.Destination Folder 是“目标文件夹”的意思,可以选择安装到什么地方。默认是安装C:\ProgramData\Anaconda3文件夹下(PS:C盘大家都懂吧)。你也可以选择 Browse… ,选择想要安装的文件夹。作者这里安装到F:\Anaconda3
继续点击 Next
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 5.第一个选项是加入环境变量,建议小伙伴们选中这个选项,否则后面需要自己配置环境变量比较麻烦,第二个是默认使用 Python 3.8
点击Install

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 6.然后,它就开始自动安装了(安装过程还是相当慢的。。。固态的话估计会好点)

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 绿色的进图条满了以后
点击Next

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 还是点击Next

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 这两个选项直接取消掉就行,跟安装一点关系没有
点击Finish

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 7.进行到此步,Anaconda已经安装完毕,此时打开,开始->cmd,在终端中键入命令(Win+R)

conda -V

就出现了如下效果,说明我们的安装已经完成,且Anaconda版本为4.8.3

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 科普一下几个常见的关于Anaconda的操作命令如下:

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2.安装tensorFlow

TensorFlow 有cpu和 gpu两个版本,gpu版本需要NVIDIA显卡的支持并下载CUDA 和 cuDNN ,对于初学者我们使用cpu版本即可(这里,仅介绍cpu版本的安装)
1.打开开始菜单->Anaconda3->Anaconda Prompt,打开Anaconda Prompt控制台
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 Anaconda Prompt控制台界面

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 2.先选择清华软件仓库镜像安装TensorFlow,这样更新会快一些

键入

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

conda config --set show_channel_urls yes

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3.用Anaconda3创建一个python3.7的环境,环境名称为tensorflow
截止到2020/7/25 TensorFlow在Windows下仅支持Python3.5-3.7版本(因此在创建此环境时,会下载一个python3.7,有时候会下载失败,多下载几遍就ok了),这样的话我们的python3.8只在base环境中,在tensorflow中用不到了
小伙伴们可以从tensorflow官网自行查阅
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 键入

conda create -n tensorflow python=3.7

在给出Proceed时键入 y

 

 

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 如果不幸下载失败,再次键入(不用担心在下载失败之前建立过一个名为tensorflow的环境,是否会出现重名错误。实际上的处理步骤是:检查环境中是否有tensorflow环境,没有的话创建,有的话检索所需的库,自动下载缺失的库,上一次下载失败的库,会在这一次重新下载)

conda create -n tensorflow python=3.7

在tensorflow环境创建完成后,键入

conda info --envs

可以发现,除了基础环境base外,我们还可以看到刚刚创建的名为tensorflow的环境

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 4.安装cpu版本的TensorFlow
上一步中我们仅是创建了一个名为tensorflow的python环境,这一步我们将TensorFLow配置进这个环境中
在Anaconda Prompt中启动tensorflow环境:
键入

activate tensorflow

用来激活我们创建的名为tensorflow的环境,在这个环境下进行配置

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 正式下载安装cpu版本的TensorFlow
键入

pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow==2.0

经过一段漫长的下载过程后(我这里大概半个小时左右),tensorflow的cpu版本已经下载安装完成。解释一下这里选择tensorflow2.0版本,截止到2020/7/25,tensorflow最新版为2.2.0,但目前最稳定的还是tensorflow2.0.0,如果小伙伴们想尝试可以自行下载最新版tensorflow

这里安装完成的截图没有了,就是一顿下载安装的英文,不看也罢。下载过程中,终端命令框没有红色字体和error即可认为下载完成。

通过以上步骤tensorflow环境就已经配置完成了!!!!!

此时,如果我们想退出tensorflow环境
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 键入

conda deactivate

可以看到又重新回到基础环境base中

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 4.测试cpu版本的TensorFlow
同2.1节,打开Anaconda Prompt控制台(如果你上一步没有关闭Anaconda Prompt,那么继续往下操作就可以了)
键入

activate tensorflow

python

来启动tensorflow,并进入python环境
注意到,在切换到tensorflow环境时命令行前方变为了(tensorflow),说明我们成功启动了tensorflow环境,再输入python后,最前方变为>>>,意味着我们进入了tensorflow的python环境中(并且是python3.7环境)
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 键入

import tensorflow as tf

可以看到没有报错,成功执行,到此tensorflow cpu版本安装完成。

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这里有一个错误示范,如果在base环境进入python编译环境,执行tensorflow代码,会报错
没有名为“tensorflow”的模块,原因也是显而易见了,就是我们仅在tensorflow环境中安装了tensorflow cpu版本,而base环境中是没有tensorflow的
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总结一下:本人也曾基于Anaconda装了不少次的tensorflow,但每次都会有错误,错误的来源大多是版本对应问题(PS:gpu版本的tensorflow版本问题更严重,贴一个同学的博客关于gpu版本的https://blog.csdn.net/BBJG_001/article/details/95068251)。
目前,亲测可用的是python 3.7—tensorflow2.0.0

原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42412254/article/details/107569830

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