博客
关于我
Anaconda安装tenserflow
阅读量:798 次
发布时间:2023-03-29

本文共 1183 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

安装TensorFlow的详细指南

安装TensorFlow可以通过Anaconda环境管理器来完成。以下是详细的步骤指南:

1. 检查Anaconda是否安装成功

使用以下命令确认Anaconda是否已安装:

conda --version

此外,你还可以查看版本信息:

conda info --envs

2. 创建新环境

为了避免干扰现有的环境,可以创建一个新的TensorFlow环境:

conda create --name tensorflow python=3.8.3

这里,tensorflow是环境名,python=3.8.3表示将Python 3.8.3安装到该环境中。你也可以安装多个包:

conda create --name tensorflow python=3.8.3 numpy pandas

3. 安装TensorFlow

选择一个合适的Python版本安装TensorFlow。根据需求选择:

方法一:使用conda安装

conda create --name tensorflow python=3.8.3 tensorflow=1.15.0

或者,如果你需要特定的TensorFlow版本:

conda create --name tensorflow-py3.6 python=3.6 tensorflow=1.15.0

方法二:使用pip安装

pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow

如果需要更快的下载速度,可以指定镜像库:

pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow -i https://pypi.douban.com/simple

4. 检查安装结果

运行以下命令确认TensorFlow是否已安装:

conda info --envs

确保tensorflow环境中的TensorFlow版本正确。

5. 使用TensorFlow

进入TensorFlow环境并运行示例代码:

source activate tensorflow

然后执行以下代码:

import tensorflow as tftf.compat.v1.disable_eager_execution()hello = tf.constant('hello, tensorflow!')sess = tf.compat.v1.Session()print(sess.run(hello))

输出结果应为:

b'hello, tensorflow'

6.退出TensorFlow环境

退出后激活其他环境:

conda deactivate

通过以上步骤,你可以成功安装并使用TensorFlow进行深度学习和机器学习任务。

转载地址:http://fyefk.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
NT symbols are incorrect, please fix symbols
查看>>
ntelliJ IDEA 报错:找不到包或者找不到符号
查看>>
NTFS文件权限管理实战
查看>>
ntko web firefox跨浏览器插件_深度比较:2019年6个最好的跨浏览器测试工具
查看>>
ntko文件存取错误_苹果推送 macOS 10.15.4:iCloud 云盘文件夹共享终于来了
查看>>
ntp server 用法小结
查看>>
ntpdate 通过外网同步时间
查看>>
ntpdate同步配置文件调整详解
查看>>
NTPD使用/etc/ntp.conf配置时钟同步详解
查看>>
NTP及Chrony时间同步服务设置
查看>>
NTP服务器
查看>>
NTP配置
查看>>
NUC1077 Humble Numbers【数学计算+打表】
查看>>
NuGet Gallery 开源项目快速入门指南
查看>>
NuGet(微软.NET开发平台的软件包管理工具)在VisualStudio中的安装的使用
查看>>
nuget.org 无法加载源 https://api.nuget.org/v3/index.json 的服务索引
查看>>
Nuget~管理自己的包包
查看>>
NuGet学习笔记001---了解使用NuGet给net快速获取引用
查看>>
nullnullHuge Pages
查看>>
NullPointerException Cannot invoke setSkipOutputConversion(boolean) because functionToInvoke is null
查看>>