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Win10 安装Anaconda与tensorflow【安装失败解决方法】

2023-08-20 15:25| 来源: 网络整理| 查看: 265

本文将会讨论在Win10环境下,安装anaconda + tensorflow以及出现的安装错误的解决方法。

anaconda与python版本配套问题

参考博客:https://www.cnblogs.com/caiyishuai/p/11261383.html

版本必须要配套,不然后续会出错。但是由于我电脑中本来就装了python,所以为了安装anaconda,我就卸载了原先安装好的python。具体的卸载方法为:找到当初的python安装文件,运行它就会有一个卸载的选项。如果找不到自己当初的安装文件,就在命令行中使用python --version这个命令确认自己python版本,然后去官网下载那个安装文件。下图就是python安装文件运行的样子,由于我现在电脑里面没有单独的python,所以在这里显示的让我安装。(如果已经有python,就会有一个卸载的选项)

anaconda的安装

可以去anaconda的官网上下载,但是清华镜像的下载速度会快很多,所以推荐清华镜像(https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/) 

在安装的过程中没有什么特别的地方,唯一需要注意的是下图的地方,两个勾最好都选上(第一个勾没选上的话就要自己去配置环境变量里面的path)

 当anaconda安装完成后,就会出现这样的图标,其中的anaconda prompt就是anaconda的命令行,anaconda navigator就是图形化的界面。

安装tensorflow 前期准备

1. 打开anaconda prompt,检测conda是否安装成功:conda --version

2. 检测目前安装了的环境变量:conda info --envs

 3. 在anaconda内安装一个配套的python并新建一个tensorflow的环境,(注意python的版本要是上文提到的那个配套表格里找到的):conda create --name tensorflow python=3.6

      如果想要指定版本的python,就把3.6改成对应的版本号。同时create --name tensorflow中的"tensorflow"是这个环境的名字,当然也可以写成其他你喜欢的比如“tf”之类的。

     这一步如果成功完成后,可以在anaconda下的路径中找到成功新建的tensorflow环境,如下图

    另一种检测的方法就是使用conda info --envs,如果安装成功就会有tensorflow在里面。

 安装tensorflow

1. 使用activate tensorflow(或者activate tf,与你刚刚新建的环境名称相同)命令打开刚刚新建的tensorflow环境,接下来的tensorflow就会安装在这个环境中,将来想要关闭这个环境就可以用deactivate tensorflow命令。

2. 安装: !!!注意,请看完这一段再输入命令

要安装仅支持CPU的版本:

pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow

要安装GPU版本的请在同一行输入:

pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu

但是本人使用这样的命令最终出现了问题,反复装了好几次还是同样的问题,上网查了一下也有挺多人出现相同的问题,最终查到的解决方法(参考博客:https://blog.csdn.net/weixin_43325818/article/details/86480384?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task&utm_source=distribute.pc_relevant.none-task)是使用这样的命令:pip install tensorflow==1.4

因此各位在安装的时候先尝试使用最初的命令吧,如果失败了就再尝试指定tensorflow版本,具体安装时出现的问题如何解决请看下文。

3. 检测安装是否成功:

activate tensorflow

进入python编辑:

输入以下的代码测试是否能够输出成功 

安装时出现的问题

就是在测试tensorflow是否安装成功输入那几行代码后会出现的error:

出现这个问题后,就尝试更改tensorflow的版本吧。

首先需要把刚刚安装好的tensorflow卸载掉,使用pip uninstall tensorflow即可 

然后在activate tensorflow的环境下,使用 pip install tensorflow==1.4,大概率会成功。

如果还是不成功的话,请排查:

1. anaconda与python的版本是否匹配

2.有些依赖包没有添加,具体请参考https://www.jianshu.com/p/4115338fba2d

 



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