1、更新 conda 工具和 Anaconda 渠道:运行以下命令更新 conda 工具和默认的 Anaconda 渠道: conda update conda conda update anaconda 然后再尝试创建虚拟环境 2、使用其他 Python 版本:如果你不一定要使用 Python 3.6,可以尝试其他版本。运行以下命令创建名为 "tensorflow" 的虚拟环境,并选择适合的 Python 版本: con...
如果没有出现错误,并且打印出了TensorFlow的版本号,说明TensorFlow已经成功安装。 5. (可选)配置Jupyter Notebook以在新环境中使用tensorflow 如果你希望在Jupyter Notebook中使用这个新创建的conda环境,你需要安装Jupyter Notebook(如果尚未安装),并配置它以使用这个环境。
步骤1:打开Anaconda Navigator并创建一个新的conda环境。您可以在“环境”选项卡下点击“创建”,然后选择一个环境名称和基础包。步骤2:在新创建的环境中,使用conda安装TensorFlow。在Anaconda Prompt中,输入以下命令:conda install -c anaconda tensorflow步骤3:在PyCharm中创建一个新的项目,并指定您刚才创建的conda环境...
选择已存在的conda环境,并使之被所有项目可用; 在anaconda文件夹下,找到tf虚拟环境的文件夹,并找到python.exe,选中,点击ok; 然后一路ok,出来后先点apply进行应用,再点ok; 完成配置,顺利运行; pycharm中也可以非常方便的创建conda的虚拟环境; settings中找到下图设置; 添加 点击ok,即可创建出一个新的虚拟环境python...
1. base 和 Pytorch1.3 两个环境,有时 Conda activate Pytorch1.3 显示错误,这时先 source activate, 进入 base 环境,再 conda deactivate, 再 conda activate Pytorch1.3 便可以了。https://blog.csdn.net/qq_33825817/article/details/88959785 2. Pytorch1.3环境装的是 pytorch1.3的版本,然后打开python import ...
1.x版本的TensorFlow,cpu和gpu版本是分开的,如果只安装了cpu版本的,无法使用GPU,直接上安装命令: conda activate tf1 conda installcudatoolkit=10.1 conda installcudnn=7.6 pip install tensorflow-gpu==1.13.1 pip installkeras==2.2.4# 安装指定版本的keras ...
conda info -e # 或者 conda info --envs 使用某个环境 更改为其他环境,输入以下命令 source activate py2-tf-cpu 取消当前环境,回到默认的环境 source deactivate 为当前环境安装某个包 用pip或者conda直接安装均可,对于tensorflow-gpu版本,非常推荐使用conda来安装,它会自动帮忙安装cuda和cudnn,很省心,只需要提...
官网配套:在 Windows 环境中从源代码构建 | TensorFlow (google.cn) 用到指令: conda create -n tensorflow 或 conda create -n tensorflow python=3.5.2 2. 激活刚刚创建的环境 用到指令: activate tensorflow 3. 利用conda的命令行自动配置并安装要安装的tensorflow包和其他配套包(包括cuda,cudnn),如果要安装...
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