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
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。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pip install tensorflow-cpu==2.2.0-i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple 6.查看是否安装成功 在tensorflow环境下进入python编译器 在python中导入...
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...
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...
保证已切换到badou环境下,输入python进入编程模式,依次输入以下导入代码,无任何报错信息即安装成功: import tensorflow import keras import torch import skimage import sklearn import matplotlib import cv2 总结 以上就是今天要讲的内容,本文使用Anaconda新建了一个Python环境,安装了几个常用的人工智能开发框架,仅供参考...
(3)对于Anaconda中安装一个内置的python版本解析器(其实就是python的版本) 查看当前有哪些可以使用的python版本:conda search --full -name python 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
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 ...