1.安装好Anaconda后,在系统栏双击打开Anaconda Navigator 2.点击Environment,Create 3.创建一个tensorflow的新环境,python在这里可以自行选择(根据Anaconda中安装的python版本,我这里是python3.8),然后点击Create 4.右边搜索栏输入tensorflow,选择后点击Apply 5.点击Apply 等待安装完成即可
3.在Anaconda,中配置一个新的供TensorFlow使用的环境 3.1 我将其命名为Test,注意:此时的Python版本选择3.6.13; 3.2 创建Test环境后,右击打开Terminal窗口,此时才开始TensorFlow的真正安装; 3.3 按照TensorFlow官网的提示,先升级pip 指令如下: 1 pip install--upgrade pip 3.4 安装TensorFlow:版本为tensorflow-2.6.2()...
安装完Anaconda后,您可以使用conda命令创建一个新的虚拟环境。打开Anaconda Prompt(或者命令提示符),然后输入以下命令创建一个名为“tensorflow”的虚拟环境: conda create -n tensorflow python=3.9 这将创建一个使用Python 3.9的新环境。您可以选择其他Python版本,根据您的需求进行调整。 步骤3:激活虚拟环境创建虚拟环境...
安装python版本（我这里是安装的3.5的版本，这个根据需求来吧）：conda create --name tensorflow python=3.5 （4）激活tensflow的环境：activate tensorflow（注意：这个是在后序安装成功之后才能进行的，否则会提示错误）（5）检测tensflow的环境添加到了Anaconda里面：conda info --envs（注意：基于后序安装成功...
(6)激活环境,执行命令:source activate tensorflow (作用:进入到tensorflow的环境) (7)激活tensorflow的环境,执行命令: pip install --ignore-installed --upgradehttps://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.8.0rc0-cp27-none-linux_x86_64.whl 千万要注意一个地方:如果你安装的python的版本...
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。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 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 ...
安装步骤 一、创建虚拟环境&框架安装 1.1首先打开Anaconda Prompt输入conda info -e来查看所有的虚拟环境,*号表示目前所处的环境 pytorch是我之前建立的torch环境,下面需要输入conda create -n tensorflow python=3.6来建立tensorflow环境(由于我需要使用tf1.5,故使用python3.6版本就很不错),其中tensorflow为创建的虚拟环境...
安装gpu版的tensorflow需要安装cuda和cudnn,所以需要检查cuda是否支持本机gpu,需要计算能力大于3.1。 1.查看本机显卡配置,显卡配置为 NVIDIA Tesla P100-PCIE-12GB 2.点击此链接https://developer.nvidia.com/cuda-gpus查看你的显卡型号是否支持安装tensorflow-gpu,可以看到我的显卡计算能力是6.0,支持安装 ...
3.安装不成功,多数是因为版本兼容问题,比如 Anaconda 最新版本 2020.02,支持的 python 版本是 3.7,那我们在创建 Tensorflow 工作环境时,就应该选择 python3.7,在安装 tensorflow 时,选择支持 python3.7 的 tensorflow 版本。 好了,注意到以上几点,安装基本没问题了,我们来看具体操作步骤。