1. Установите TensorFlow

1. Установите источник Tsinghua: https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/

2. Создайте виртуальную среду в Anaconda prop:
# Сначала отредактируйте файл tensorflow2.0.0.yml с помощью Блокнота.

Содержимое файла следующее: если файла нет, вы можете открыть Блокнот и сохранить его самостоятельно: (сохранить как tensorflow2.0.0.yml)

имя:
каналы tf2:
-
зависимости по умолчанию:
- _tflow_select=2.2.0=eigen
- absl-py=0.15.0=pyhd3eb1b0_0
- aiohttp=3.7.4.post0=py36h2bbff1b_2
- astor=0.8.1=py36haa95532_0
- async-timeout= 3.0.1=py36haa95532_0
- attrs=21.4.0=pyhd3eb1b0_0
- обратный вызов=0.2.0=pyhd3eb1b0_0
- blas=1.0=mkl
- blinker=1.4=py36haa95532_0
- brotlipy=0.7.0=py36h2bbff1b_1003
- ca-сертификаты=2022.3.29= haa95532_0
- cachetools = 4.2.2 = pyhd3eb1b0_0
- certifi = 2021.5.30 = py36haa95532_0
- cffi = 1.14.6 = py36h2bbff1b_0
- chardet = 4.0.0 = py36haa95532_1003
- charset-normalizer = 2.0.4 = pyhd3eb1b0_0
- щелчок = 8.0.3 = pyhd3eb1b0_0
- colorama = 0.4.4 = pyhd3eb1b0_0
- криптография = 3.4.7 = py36h71e12ea_0
- циклер = 0.11.0 = pyhd3eb1b0_0
- декоратор = 5.1.1 = pyhd3eb1b0_0
- точки входа = 0.3 = py36_0
- свободный тип = 2. 10 .4=hd328e21_0
– gast=0.2.2=py36_0
– google-auth-oauthlib=0.4.4=pyhd3eb1b0_0 –
google-pasta=0.2.0=pyhd3eb1b0_0
– grpcio=1.35.0=py36hc60d5dd_0
– h5py=2.10.0=py36h5e 291fa_0
- hdf5=1.10.4=h7ebc959_0
- icc_rt=2019.0.0=h0cc432a_1
- icu=58.2=ha925a31_3
- idna=3.3=pyhd3eb1b0_0
- idna_ssl=1.1.0=py36haa95532_0
- importlib-metadata=4.8. 1=py36haa95532_0
- Intel-openmp =2022.0.0=хаа95532_3663
- ipykernel=5.3.4=py36h5ca1d4c_0
- ipython=7.16.1=py36h5ca1d4c_0
- ipython_genutils=0.2.0=pyhd3eb1b0_1
- jedi=0.17.0=py36_0
- joblib=1.0.1=pyhd3eb1b0_0
- jpeg=9d=h2bbff1 b_0
- jupyter_client=7.1 .2=pyhd3eb1b0_0
- jupyter_core=4.8.1=py36haa95532_0
- keras-applications=1.0.8=py_1
- keras-preprocessing=1.1.2=pyhd3eb1b0_0
- kiwisolver=1.3.1=py36hd77b12b_0
- libpng=1.6.37= h2a8f88b_0
— libprotobuf =3.17.2=h23ce68f_1
- libtiff=4.2.0=hd0e1b90_0
- lz4-c=1.9.3=h2bbff1b_1
- уценка=3.3.4=py36haa95532_0
- matplotlib=3.3.4=py36haa95532_0
- matplotlib-base=3.3.4=py3 6ч49ас443_0
- mkl=2020.2=256
- mkl-service=2.3.0=py36h196d8e1_0
- mkl_fft=1.3.0=py36h46781fe_0
- mkl_random=1.1.1=py36h47e9c7a_0
- multidict=5.1.0=py36h2bbff1b_2
- nest-asyncio= 1.5.1=pyhd3eb1b0_0
- numpy=1.19.2=py36hadc3359_0
- numpy-base=1.19.2=py36ha3acd2a_0
- oauthlib=3.2.0=pyhd3eb1b0_0
- olefile=0.46=py36_0
- openssl=1.1.1n=h2bbff1b_0
- opt_einsum=3.3.0=pyhd 3eb1b0_1
- панды =1.1.5=py36hd77b12b_0
- parso=0.8.3=pyhd3eb1b0_0
- pickleshare=0.7.5=pyhd3eb1b0_1003
- подушка=8.3.1=py36h4fa10fc_0
- pip=21.2.2=py36haa95532_0
- prompt-toolkit=3.0.20 =pyhd3eb1b0_0
- protobuf=3.17.2=py36hd77b12b_0
- pyasn1=0.4.8=pyhd3eb1b0_0
- pyasn1-modules=0.2.8=py_0
- pycparser=2.21=pyhd3eb1b0_0
- pygments=2.11.2=pyhd3eb1b0_0
- pyjwt=2 .1.0=py36haa95532_0
- pyopenssl =21.0.0=pyhd3eb1b0_1
- pyparsing=3.0.4=pyhd3eb1b0_0
- pyqt=5.9.2=py36h6538335_2
- pyreadline=2.1=py36_1
- pysocks=1.7.1=py36haa95532_0
- python=3.6.5=h0c293 4d_0
- Python-dateutil = 2.8 .2=pyhd3eb1b0_0
- pytz=2021.3=pyhd3eb1b0_0
- pywin32=228=py36hbaba5e8_1
- pyzmq=22.2.1=py36hd77b12b_1
- qt=5.9.7=vc14h73c81de_0
- запросы=2.27.1=pyhd 3eb1b0_0
- запросы-oauthlib=1.3.0=py_0
- rsa=4.7.2=pyhd3eb1b0_1
- scikit-learn=0.24.1=py36hf11a4ad_0
- scipy=1.5.2=py36h9439919_0
- seaborn=0.11.2=pyhd3eb1b0_0
- setuptools=58.0.4=py36haa95532_0
- sip =4.19.8=py36h6538335_0
- six=1.16.0=pyhd3eb1b0_1
- sqlite=3.38.2=h2bbff1b_0
- tensorboard=2.4.0=pyhc547734_0
- tensorboard-plugin-wit=1.6.0=py_0
- tensorflow=2.0.0=eigen_py36h457aea3_0
- tensorflow-base=2.0 .0=eigen_py36h01553b8_0
- оценщик тензорного потока=2.0.0=pyh2649769_0
- termcolor=1.1.0=py36haa95532_1
- threadpoolctl=2.2.0=pyh0d69192_0
- tk=8.6.11=h2bbff1b_0
- торнадо=6.1=py 36h2bbff1b_0
- трейлеты=4.3.3 =py36haa95532_0
- typing-extensions=4.1.1=hd3eb1b0_0
- typing_extensions=4.1.1=pyh06a4308_0
- urllib3=1.26.8=pyhd3eb1b0_0
- vc=14.2=h21ff451_1
- vs2015_runtime=14.27.29016=h5e58377_2
- wcwidth=0.2.5=pyhd3eb1b0_0
- работа =0.16.1=py_0
- колесо=0.37.1=pyhd3eb1b0_0
- win_inet_pton=1.1.0=py36haa95532_0
- wincertstore=0.2=py36h7fe50ca_0
- wrapt=1.12.1=py36he774522_1
- xz=5.2.5=h62dcd97_0
-ярл=1.6.3 =py36h2bbff1b_0
- zipp=3.6.0=pyhd3eb1b0_0
# - zlib=1.2.12=h8cc25b3_0
- zstd=1.4.9=h19a0ad4_0
- pip:
- префикс google-auth==1.35.0
: C:\Users\86157\anaconda3\ envs\tf2

Изменить последнюю строку в файле

префикс: C:\Users\86157\anaconda3\envs\tf2 префикс: путь к указанной виртуальной среде

Откройте приглашение анаконды и введите команду:

conda env create -f tensorflow2.0.0.yml -n tf2

Примечание. После -f указывается полный путь к файлу TensorFlow2.0.0.yml.

После создания среды активируйте ее и войдите в виртуальную среду tf2.

Команда: conda активировать tf2

3. Войдите в виртуальную среду tf2 и выполните следующую установку:

# Настройка для разных виртуальных сред

conda install ipykernel

       # Запустите следующую команду, чтобы Jupyter Notebook распознал
       среду

       . отображается в блокноте jupyter

На этом установка завершена. запустить блокнот юпитер

2. Проблема: сервер соединений tf2 не может подключиться к проблеме.

Запросы запуска Jupyter Этот цикл событий уже запущен

Решение:

conda активировать tf2 # Переключиться на виртуальную среду tf2
conda list # Проверить себя ipykernel 4.6.1, из-за проблемы с версией невозможно подключиться из-за несоответствия
pip install --ignore-installed ipykernel --upgrade # Принудительное обновление

ОШИБКА: преобразователь зависимостей pip в настоящее время не учитывает все установленные пакеты. Такое поведение является источником следующих конфликтов зависимостей.
Для tensorflow 2.0.0 требуется tensorboard<2.1.0,>=2.0.0, но у вас есть tensorboard 2.4.0, который несовместим.

причина:

Версия tensorboard не соответствует TensorFlow, используемая нами версия TensorFlow — 2.0.0, а версия tensorboard — 2.4.0.

Решение:

pip install tensorboard==2.0.0 # Обновить версию tensorboard до 2.0.0

Обновлено:

перезагрузить блокнот юпитер

Просмотр информации о версии Jupyter

!jupyter --версия

Посмотреть версию TensorFlow и путь установки:

import tensorflow as tf
tf.__version__ # Эта команда предназначена для получения установленной версии tensorflow
print(tf.__version__) # Выходная версия
tf.__path__ #Просмотр пути установки tensorflow
print(tf.__path__)

Нейронная сеть с глубоким обучением — установка TensorFlow и сервер подключения tf2 не могут подключиться к проблеме

1. Установите TensorFlow

2. Проблема: сервер соединений tf2 не может подключиться к проблеме.

Supongo que te gusta