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Tensorflow 安装
采用anaconda 搭建环境并创建tensorflow 环境
anaconda3 5.3
python 3.7
- 开启 Anaconda Prompt 搭建tensorflow虚拟 环境命令
conda create -n tensorflow python=3.7
- 激活转至tensorflow
activate tensorflow
- 在该环境中安装tensorflow
conda install -c conda-forge tensorflow
- 查看是否安装成功
import tensorflow
print(tensorflow. __version__) #输出版本即安装成功
- 也可在该环境中安装其他包
conda install -c conda-forge keras
conda install -c conda-forge opencv
conda install -c conda-forge scikit-learn
Pycharm 配置
- 创建好项目后，点击 “File” -> “Settings”, ，在设置的项目下选择 “Project Interpreter”，点击⚙️ 并选择 “Add…”,
- 选择 “Existing environment”，切换到TensorFlow本地环境位置，选择 “python.exe”
安装步骤及安装成功后显示tensorflow包
- 测试tensorflow是否安装成功
在所建项目位置放置test.py文件，代码如下：
import tensorflow as tf
#定义两个向量a,b
a = tf.constant([1.0, 2.0], name='a')
b = tf.constant([2.0, 3.0], name='b')
result = a+b
sess = tf.Session() #生成一个会话，通过一个会话session来计算结果
#实现了一个简单的Tensorflow模型
print(sess.run(result))
输出[3. 5.]为测试成功：
有关环境的部分常用命令
- 激活环境
conda activate tensorflow conda deactivate tensorflow #从 当前工作环境的路径切换到系统根目录 - 删除 及创建、复制环境
conda remove -n tensorflow --all #另一种方法：删除驻留在conda内的envs子目录中的相应目录
conda create -n tensorflow python=3.7 #创建基于3.7的环境
conda create -n tensorflow --clone root # 克隆环境，也可在图形界面操作
- 查看环境
conda info --envs #列出所有环境
conda activate tensorflow #切换环境
conda list # 查看环境中的包