Anaconda环境下Tensorflow的安装与卸载

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

Anaconda环境下Tensorflow的安装与卸载

一、Anaconda下载与安装

1.下载anaconda

在Anaconda官网或者在清华 Anaconda 镜像下载。根据自己电脑配置选择32位还是64位，下在最新版本。 我安装的链接：https://pan.baidu.com/s/1P9gTwLRDp9f770rK_D1clQ 提取码：1xqf

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2.anaconda的安装

1.双击下载的exe文件，出现如下图所示，点击next

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2.点击I Argee

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3.如果你的电脑只有你一个用户选择Just me，如果你的电脑有多个用户选择ALL。

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4.可以选择自己的安装路径

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5.第一个不要勾选，容易出错，安装完成后自己添加系统环境变量。

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6.两个都不勾选，点击finish完成安装。

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安装Anaconda后会有一个Anaconda Prompt

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3.添加环境路径

添加环境路径，需要手动添加到系统环境变量里 此电脑—>属性—->高级系统设置—->环境变量—->path—>编辑 找到自己安装的路径将下面的文件路径，添加到系统环境变量中。

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4. 检查安装成功

（1）命令行：win + R

（2）输入activate激活环境变量

（3）输入python后显示如下信息则无误：

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（4）输入conda显示如下信息则无误：

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上述命令输入之后没有warning的警告就大功告成了。

5.添加conda国内镜像下载源

在Anaconda Prompt中conda config后会在用户的家目录（windows：C:\users\username\，linux：/home/username/），生成一个.condarc配置文件，在使用conda安装包时，会从添加的镜像源中查找。

# 查看源
conda config --show-sources

# 添加清华镜像源
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 --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/

# 设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes

命令执行完后，会生成~/.condarc(Linux/Mac)或C:\Users\USER_NAME.condarc文件，要把default删除否则创建环境时有错误显示找不到路径（我也不知道为什么）文件内容如下：

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若未成功生成该配置文件，也可手动创建、添加上面内容保存即可。 参考博客：https://blog.csdn.net/yst990102/article/details/106730382/

6. 镜像源汇总：

• 清华 pypi：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
• 上交大 pypi：https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn

二、tensorflow的安装与卸载

1.创建一个tensorflow环境

创建一个环境用于安装tensorflow，环境名可以自己命名，选择python的版本。

conda create -n 环境的名字 python=版本号
conda create -n tensorflow2 python=3.7

2.激活tensorflow环境

activate tensorflow2

3.查看当前可以使用的tensorflow版本

conda search  --full -name tensorflow

新的版本-name是无效参数，去掉就行了。

conda search  --full tensorflow

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4. 查看tensorflow包信息及依赖关系

conda  info  tensorflow

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5.安装tensorflow

在自己创建的环境下安装tensorflow

pip install tensorflow
或
pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow

安装tensorflow时，因为下载比较慢，我们选用清华镜像的包命令，这是一个临时路径，也可以指定安装的版本号。

pip install tensorflow-cpu==2.2.0 -i  https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple  

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6.查看是否安装成功

在tensorflow环境下进入python编译器

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在python中导入tensorflow包，没有报错则表示安装成功。

import tensorflow as tf

7.查看tensorflow的版本号

查看版本号和安装路径

tf.__version__
tf.__path__

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8.退出tensorflow环境

deactivate

三、 conda命令：环境的创建与删除

Conda命令

1.查看自己配置的环境

conda env list

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2.配置一个新的环境

conda create -n 环境的名字 python=版本号

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3.进入和退出环境

activate 环境名   #激活环境
deactivate       #退出环境

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4.删除环境

conda env remove -n 环境名

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四、包（第三方库）的安装与卸载

1.查看安装的包

conda list

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2.安装包

pip install 包名

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3.删除包

conda remove --name 环境名 包名

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4.更新包

pip install --upgrade 包名

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发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/157213.html原文链接：https://javaforall.cn