在windows环境下基于anaconda安装tensorflow

由于工作需要，最近安装了Tensorflow用于深度学习，总结一下自己踩到的坑方便大家参考。

首先就是版本问题，Tensorflow要装什么版本？我一开始装了Tensorflow 2.3.0结果发现无法使用，重装版本卸载文件时又容易出现问题，所以一定要安装前确认。

关于Tensorflow的CPU版本和GPU版本区别，请参考这位博主的文章和知乎答主文章。

包括：python版本，cuda版本和cuDNN版本(仅tensorflow-gpu需要)，tensorflow版本之间要互相匹配。

首先确认cuda和cuDNN版本，在“桌面—右键—NVIDIA控制面板—帮助—系统信息—组件”中可以查看。

然后确认python版本，进入Anaconda Prompt之后输入python之后按回车，会显示你的python版本。

之后就需要查找你需要安装的tensorflow版本了，在tensorflow官网windows安装部分，有CPU和GPU版本的构建配置。

你需要选择对应的Tensorflow版本进行安装，假设你的python版本不匹配，则可以新建虚拟环境。

在Anaconda Prompt中使用“conda create -n 虚拟环境名称 安装包名称”的格式，例如我的虚拟环境叫Tensorflow，想安装python3.7，那么输入:

create -n tensorflow python=3.7

装好对应的虚拟环境之后，激活对应虚拟环境，输入:

activate tensorflow

进入虚拟环境之后安装Tensorflow，以2.0.0版本为例(也可以切换到国内清华镜像源进行安装，速度会更快)。

conda install tensorflow==2.0.0

安装好后可以关闭Anaconda Prompt。

在Anaconda Prompt里可以进行确认，依次输入以下命令行：

activate tensorflow
python
import tensorflow as tf
tf.__version__
tf.__path__

如果显示Tensorflow的版本以及安装路径，则代表安装成功。

以Visual Studio code为例，可以点击最下方紫色的那行切换到刚刚创建的虚拟环境进行Tensorflow相关操作。

如需使用Keras，则同时需要注意安装对应版本的Keras，进行安装可以到这里查看需要安装的Keras版本。

同样在Anaconda Prompt中进入安装Tensorflow的那个虚拟环境中安装Keras，以2.3.1版本为例，可自行修改：

activate tensorflow
pip install keras==2.3.1