tensorflow的安装

在我的机子上最开始使用pip或者使用conda的方法无法安装tensorflow，会显示一大堆的下载问题，当用豆瓣源进行下载的时候也不能解决。

试了五六种方法，大部分都是来创造一个单独的环境。

 

首先然后在Anaconda Prompt中输入：conda create -n tensorflow python=3.5      #   python=写上自己的python环境。

接下来就是一路 按 y 即可

 

最后，输入activate tensorflow01   来启动环境。

 

下面是关于下载什么版本的tensorflow的问题。

首先在cmd窗口输入conda  -v来查看自己的cond啊版本，

输入conda search --full --name tensorflow来查看适合自己python的tensorflow版本。

 

 然后我们可以看一下tensorflow各个版本所支持的python版本：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#tensorflow  # 从这个网址来获取各种安装包

 

 

但其实并不必要下载玩完安装包再安装tensorflow，直接用豆瓣源下载：pip install -i https://pypi.doubanio.com/simple/ tensorflow==2.3.0    # 豆瓣源（或者使用清华源，但是清华源太慢了，pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/  tensorflow==2.3.0   # 清华源）

安装完成以后是下图这个页面。你并且会显示该tensorflow版本所支持的其他各种库的版本。比如列表中的numpy-1.18.5   ,scipy-1.4.1

 

 

 

 

测试：

输入python

接下来：

import  tensorflow as tf

不报错即安装成功

 

接下来安装keras：
keras需要scipy的支持，scipy又依赖于有mkl的numpy库，因为用pip安装的numpy不带有mkl，所以从网站上进行下载：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy

上面查到了我电脑需要的numpy与scipy版本。numpy与scipy的版本一定要配对，不然导入库的时候会报错。

 

 

scipy-0.18.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl   # 这是下载的文件名，需要把cp35m改成none  即 scipy-0.18.1-cp35-none-win_amd64.whl

用conda install 文件的地址+文件名  进行安装

cp35代表的是与python35所对应的版本，我的是python3.8所以下载38的版本。

最后安装keras

pip install keras -i https://pypi.doubanio.com/simple

 

安装成功后 我使用import keras的方法进行验证，出现了错误

 

 可以看到是h5py的原因，初步查了查，是因为tensorflow，scipy，h5py的版本不匹配的原因，采用 conda uninstall h5py 来降低h5py的版本，之后再进行验证，成功！

 

 

新建的环境添加到jupyter中：

 

第一步：activate tensorflow01

第二步：conda install -n 环境名称 ipykernel

第三步：python -m ipykernel install --user --name 环境名称 --display-name "环境名称"

这样就可以再jupyter中找到新建的环境了