文章目录
- 一、Anaconda的安装
- 二、tensorflow的安装
* - 1.tensorflow虚拟环境的安装
- 2.（非必要）conda的配置
- 3.tensorflow的配置
- 三、在Anaconda Navigator中使用tensorflow
一、Anaconda的安装
tensorflow的安装需要在Anaconda中的Anaconda Prompt中进行，所以需要先安装Anaconda。
安装网址如下：Anaconda官网
具体的安装流程可以见这个网址：Anaconda安装教程(详细版)
有一点我踩坑的是，我的Anaconda安装后，出现过三个问题：
第一个是安装后Anaconda Navigator在应用栏里不出现。出现该问题需要卸载Anaconda，安装其他版本；
第二个问题是是安装后打开Anaconda Navigator出现如下界面，同时也不出现页面：
这种情况的解决方法如下：There is an instance of Anaconda Navigator already running；
第三个问题则是打开Anaconda Navigator时，页面一直在loading…，无法打开，这种情况需要找到Anaconda的源文件夹，按路径找到如下文件
Anaconda\Lib\sitepackages\anaconda_navigator\api\anaconda_api，使用快捷键CRTL+L将
versions=[vsdata.get('productVersion')],这行代码改成versions=["1b8e8302e405050205e69b59abb3559592bb9e60"],
然后重启Anaconda Navigator即可打开。
; 二、tensorflow的安装
1.tensorflow虚拟环境的安装
打开Anaconda Prompt，输入代码 conda create --name tensorflow python=3.6，建立名为 tensorflow的环境，python版本为3.6。建立完毕后输入 activate tensorflow，进入tensorflow的环境。
进入后输入
conda info --envs,查看tensorflow的环境是否已被添加。
; 2.（非必要）conda的配置
Anaconda的服务器是国外的，因此在用它安装packages时采用的都是国外的资源，由于某些原因，在直接安装时会出现安装失败、速度极慢等问题。因此可以使用国内对众多packages的镜像网站进行资源下载，以解决上述问题。目前国内常用的镜像源是清华大学和中科大的镜像。
清华镜像：
1.https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
2.https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
中科大镜像：
1.https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
2.https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
配置镜像的方法：
1、打开cmd，输入conda config –add channels +镜像源网址
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
2、（如果后续使用镜像安装packages时报错，出现 An HTTP error occurred when trying to retrieve this URL错误）打开C:\users\username.condrac，将channels中网站的https改成http，并将-default一行删掉，保存。
3.tensorflow的配置
以tensorflow1.15.0版本为例。在tensorflow环境下输入 conda install tensorflow=1.15.0或 pip install tensorflow=1.15.0 即可。
安装完之后在tensorflow环境下输入python，启动交互界面，输入 import tensorflow as tf不报错即可。
三、在Anaconda Navigator中使用tensorflow
打开Anaconda Navigator，点击左侧Environments，点击tensorflow，选择Not Installed，找到Spyder和Jupyter，打勾，点击右下角的Apply，在tensorflow的环境中安装这两个插件。
安装完插件后点击左侧的Home，在右上侧的applications on中选择tensorflow
打开Jupyter Notebook，输入以下代码
import tensorflow as tf
hello=tf.constant('Hello,tensorflow')
sess=tf.Session()
print(sess.run(hello))
在Jupyter Notebook，证明Jupyter中tensorflow是可以正常使用的。
在Spyder中输入同样的代码，却会出现以下报错：
ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow_core.estimator
问题在于我们安装的tensorflow和tensorflow.estimator的版本不一致，兼容性出现了问题。打开Anaconda Prompt，进入tensorflow环境。输入 pip list，查看tensorflow和tensorflow-estimator的版本是否一致。我的tensorflow是1.15.0版本，而tensorflow-estimator是2.6.0版本，不一致，要将tensorflow-estimator降低到和tensorflow一致的版本。直接输入 pip install tensorflow-estimator==1.15.0,安装后再次查看版本，二者一致，解决了兼容性问题。
最后再在Spyder中输入代码，发现可以运行。
Original: https://blog.csdn.net/mohamedmolly/article/details/124370090
Author: 马修奥尼尔
Title: Windows10上，tensorflow的cpu版本安装
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