tensorflow）开发环境-onefish51-博客园1.通过AnacondaPrompt，输入："condacreate-ntensorflow-cpupython=3.6"来创建python的环境，我将其命名为tensorflow-cpu

tensorflow-cpu版本的安装非常简单，而gpu版本的安装却不那么简单OSsystem：win7IDLE：Pyhcharm解释器环境：Anaconda35.1（对应python3.6）显卡：NVIDAGeforce1050tensorflow-gpu

keras-yolov3资源包下载：地址：https://pan.baidu.com/s/1MT-UqJM669kqdRIrEkKQ8g提取码：gbjk环境：i7-9750H；无N卡；tensorflow-cpu

1.安装准备：Anaconda3（内带python3.7.6）win10（64位）准备安装tensorflow-cpu版2.tensorflow和Keras对应版本（一定要对应，遇坑无数）3.创建Anaconda

一、安装目的二、安装过程三、总结一、安装目的使自己的jupyter能用tensorflow二、安装过程首先打开anacondaprompt接着输入condalist查看自己是否安装了tensorflow在Python中使用pip工具来升级pip自身并指定了使用清华大学的镜像源进行安装python-mpipinstall--upgradepip-ihttps://pypi.tuna.tsinghua

1.tensorflow-gpu版和tensorflow-cpu版的区别tensorflow-gpu版需要同时配置安装CUDA、cuDNN，而tensorflow-cpu版不需要配置，直接pip/condainstalltensorflow

(一)、删除虚拟环境tensorflow-cpu卸载,激活进入虚拟环境，在这里

文章目录前言一、tensorflow-cpu指定版本的卸载二、tensorflow-gpu指定版本的卸载三、tensorflow-cpu指定版本的安装1、创建虚拟环境2、激活虚拟环境3、安装指定版本的tensorflow

目录1这是在本地环境下的tensorflow配置2下载anaconda来隔离环境，创建环境3、配置anaconda：4、启动Tensorflow开发环境我个人是从ubuntu系统开始，先配置tensorflow-cpu

避免踩坑！Win10环境下Pycharm+Anaconda+tensorflow-cpu/gpu安装教程）写在前面pycharmPythonAnacondatensorflowtensorflow-cpu安装tensorflow-gpu安装写在前面不得不先吐槽一下win系统下的环境配置太繁琐，踩了无数的坑，形成了这篇血与泪的教训。牢骚发完，开搞！pycharmpycharm有三个版本：profes

1、anaconda中安装tensorflow——文件多时不容易成功！一般的安装：condainstalltensorflow有时候会出错：PackagesNotFoundError:Thefollowingpackagesarenotavailablefromcurrentchannels:按照如下方式能安装成功：（1）在AnacondaPrompt中输入anacondasearch-tcond

tensorflow-gpu卸载windows下的tensorflow-cpu接下来将如何安装windows的gpu版本tensorflow安装测试一下cuda版本转换遇到情况是：电脑上滴啊有GPU，但是安装时没在意

tensorflow-gpu配置配置参考博主装的应该的puthon3.7，且默认装的tensorflow-cpu最高版本配置顺序环境：win10，anaconda3配置顺序：GPUdriver→CUDAToolkit

以下内容是针对安装tensorflow-CPU版本的。tensorflow已经支持Python3.8版本的安装。可以查看自己的Python版本信息，以及可以支持的tensorflow版本号。

2、tensorflow-cpu·PyPI；CPU版本，自己选择版本平台，但是下载速度太慢了。3、tensorflow·PyPI；完整版本，自己选择版本平台，

Pytorch/TensorFlow/Paddle深度学习框架安装(CPU版本)1、安装tensorflow-cpu库condacreate-ntensorflow_cpupython=3.7condaactivatetensorflow_cpucondainstalltensorflow

Pycharm创建虚拟环境并安装tensorflow-cpu（非gpu加速）（1）点击齿轮，然后点击添加（2）确定一个存放的位置，建议在某个地方新建一个文件夹，选择合适的python版本，最好是python3

发现使用anacondanavigator下载的包有问题，具体为importtensorflow.contrib.slimasslim中无法找到tracemodule使用pip安装进行尝试，安装tensorflow-cpu

Win10Anaconda3电脑显卡配置不够装不了GPU版本的，就只能装CPU的了下载的python是3.8的，所以就安装2.4.0版本的TensorFlow（之前的版本不支持3.8）从AnacondaPrompt目录进去检查pip版本(base)C:\Users\DELL>pip-V我这里是21.2.2（19以上就行）pip21.1.2fromE:\Anaconda\lib\site-packa

资源来源官网给的对应关系介绍Linux系统下对应关系Windows系统下对应关系给出其他资源的下载路径：CUDA下载地址下载地址cudnn下载地址(需要注册账号)下载地址tensorflow-cpu下载下载地址

目录前言2）安装包3）安装cuda支持4）验证前言注：此文章为本人自己安装后所记录，参考的是其他博主的文章，若有不到之处，敬请谅解另：由于tensorflow的cpu版本和pytorch的cpu版本利用我所使用的方法几乎是一样的，在anaconda很简单，所以我只给出了pytorch的安装，但是它同样可以安装tensorflowcpu版本，如觉得我的文章不够明了请参考下面我给出的两个链接在网上参考

本节内容基于Windows10搭建TensorFlow开发环境，分别部署tensorflow-cpu和tensorflow-gpu两个模式下的虚拟开发环境。

摘要：网络上有许多安装tensorflow的教程，我写这篇博客主要是想记录下自己安装tensorflow过程中踩的坑，现在回过头看tensorflow的安装其实无比简单。在这里将我的经验写下来，供大家借鉴参考，linux和Windows同样适用。Linux和Windows安装tensorflow-cpu2.x一、anaconda的安装二、虚拟环境的创建三、tensorflow安装在初次安装tens

tensorflow-cpu版本：cpu-tensorflowtensorf

参考链接Anaconda安装Tensorflow-gpu需要注意的几点已经通过anaconda安装过tensorflowCPU的不要卸载它，因为tensorflow-CPU是一个独立的编译环境，对任何编译环境都没有影响

在tensorflow-cpu安装时报错Couldnotloaddynamiclibrary'cudart64_101.dll';dlerror:cudart64_101.dllnotfound网上到处找办法

把之前的清空condauninstallxxx安装condainstall--channelhttps://conda.anaconda.org/HCCtensorflow试了很多镜像都不行,只有这个可以安装完,importtensorflow报错卸载h5py,重装condauninstallh5pycondainstallh5pydone

1、首先windows10下我这边环境是CPU环境，先得安装anaconda我用国内镜像源进行安装https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/archive/安装后打开anacondaprompt进行镜像源的配置，此处也可以不进行国内源配置，根据电脑情况：condaconfig--addchannelshttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu

版本的对应关系1.conda创建虚拟环境#CPU版condacreate-ntensorflowpython=3.5​#GPU版condacreate-ntensorflow_gpupython=3.62.安装Tensorflow-CPU

前言之前在windows下配置了：深度学习环境配置：Windows安装TensorFlow并在Jupyternotebook上使用这篇文章想试试ubuntu#1.ubuntu20.04安装Anaconda3按照教程：ubuntu16.04安装和使用Anaconda3（详细）#2.安装TensorFlow创建虚拟环境tfcondacreate-ntf切换到虚拟环境tfcondaactivatetf查

关于安装tensorflow-cpu/tensorflow-gpu出现的问题及解决方案安装前的准备：1.首先确认自己的显卡驱动版本是不是最新版，如果不是最新版，则需要去英伟达官网下载与自己显卡驱动版本对应的

安装步骤：1.安装好anaconda（python3.7版），打开anaconda--》点击环境按钮（Environments）--》点击Create按钮--》键入你要创建环境的名字，比如：tensorflow--》python版本选择python3.6，--》点击create，过几分钟，创建好了。2以管理员身份打开Ancondaprompt，键入condaactivatetensorflow--

一、使用anaconda安装tensorflow2.0.0及以下版本（1）打开AnacondaPrompt（Anaconda版本使用Anaconda3）（2）创建tensorflow的python环境，在自带的环境直接安装也可以。鉴于前辈的经验觉得3.5版本的python最稳定所以推荐3.5系列。下面的tf1.6是环境的名字可以自定义。condacreate-ntf1.6python=3.5中间弹

配置tensorflow-gpu和tensorflow-cpu环境和对应的keras,pytorch（详细步骤）前言0.安装Anaconda和微软官网的VC++补丁（1）安装Anaconda（2）安装VC

Windows下使用Anaconda安装tensorflow-CPU一、安装Anaconda二、安装TensorFlow1、使用Anaconda创建新环境2、安装Tensorflow3、测试Tensorflow

condacreate-ntensorflow2python=3.6condaactivatetensorflow2python-mpipinstall--upgradepippipinstalltensorflow-cpu==2.3.0-ihttps://pypi.douban.com/simple/keras版本2.10.0python3.6.2

Tensorflow2.1打开AnacondaPrompt2.2使用清华镜像源2.3用Anaconda创建一个python环境2.4在AnacondaPrompt中启动tensorflow环境：2.5.1安装TensorFlow-cpu

1.anaconda安装（版本4.10.3）本人参考Anaconda安装（Python）-知乎(zhihu.com)，安装过程中的“installfor”步骤，选择的是“Allusers”。其他均与博文一致。。2.tensorflow环境配置（网上很多教程都比较旧，要不就是tensorflow还是1.0的版本，要不就是anaconda版本低，所以自己试了三次才装好。）打开AnacondaPromp

当在AnacondaPrompt上可以运行出以下结果时，代表你的tensorflow已经安装成功了（如果想知道如何可以让tensorflow安装成功，可以在评论区评论，我再出一期tensorflow-cpu

一、实验一：深度学习框架搭建二、实验目标1、深度学习环境搭建；2、图像识别开发环境搭建；三、实验内容1、实验方法及步骤：方法：由于电脑是AMD显卡故下载tensorflow-cpu版本，python，Anaconda

深度学习环境配置——windows下的tensorflow-cpu=2.2.0环境配置环境内容tensorflow-cpu：2.2.0无需装keras，tensorflow因为自带了。

目录以下内容是针对安装tensorflow-CPU版本的。1.打开Anacondapromote2.创建tensorflow的虚拟环境。

总结一下自己安装tensorflow-cpu的历程经过一段焦头烂额和各种翻阅安装文档，终于在今天将tensorflow能运行了。

importtorchprint(torch.__version__)print(torch)torch版本torch安装路径pyana37importtensorflowastftf.__version__tf.__path__tensorflow-cpu版本查看py35下安装的tensorflow版本importnumpyimporttensorflowastfa=tf.constant([1

深度学习环境配置6——windows下的tensorflow-cpu=2.2.0环境配置注意事项一、2021/10/8更新学习前言环境内容环境配置一、Anaconda安装1、Anaconda的下载2、Anaconda

深度学习环境配置4——windows下的tensorflow-cpu=1.13.2环境配置注意事项一、2021/10/8更新学习前言环境内容环境配置一、Anaconda安装1、Anaconda的下载2、

使用tensorflow-cpu再把checkpoints文件重新转换一下pb文件就可以了。完美解决！补充：tensflow-gpu版的无数坑坑坑！（tf坑大总结）自己的

1、安装anaconda本人安装的anaconda版本为Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64，跟实验室电脑版本一致，安装过程比较简单，具体过程参考我另一篇安装tensorflow-cpu

文章目录加速下载python包tensorflow-CPU安装加速下载python包pipinstall包名-ihttps://pypi.douban.com/simple/tensorflow-CPU

背景在使用pycharm进行编程，在引入tensorflow后，每次运行都会出现一堆的FutureWarning的警告，如图：解决方法一开始使用如下的方法，并没有效果：importwarningswarnings.filterwarnings("ignore")之后查看了一下版本发现numpy的版本是1.17.4可能存在numpy版本不匹配导致的问题，然后尝试降低numpy版本再次运行代码，发现警