对于人工智能的学习，我们相信tensorflow是新手的一个不错的选择，这节我们将提供anaconda＋tensorflow的教程。
首先，下载anaconda安装包，安装anaconda。如下图
请注意，当您到达以下步骤时，必须选中第一个框，否则会很麻烦。
[En]
Note that when you reach the following step, the first box must be checked, otherwise it will be troublesome.
至此，anaconda安装完成。
接下来，我们安装tensorflow。
我们在开始菜单打开 anaconda Prompt
然后，输入conda create -n tensorflow 创建一个tensorflow环境；
使用，activate tensorflow激活环境，随后界面如图
我们在这个界面中使用pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow == 2.4.0
我们安装的是2.4.0版本的，由于我的已经安装完成，所以这里就不演示了。
至此安装过程完成。我们在tensorflow的环境下，依次使用
python
import tensorflow as tf
tf.version
这三条语句可以查看自己所安装的tensorflow版本，如果安装成功则会返回版本号，否则提示错误。
图片中的版本为2.6.0，这是因为我后面进行了更新。
至此，tensorflow安装完成。
建议，打开 anaconda navigator 然后在里面选择tensorflow环境，然后安装spyder。
注意，spyder必须为tensorflow环境的，然后使用以下代码段测试
import tensorflow as tf
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
tf.keras.layers.Dense(128, activation=’relu’),
tf.keras.layers.Dropout(0.2),
tf.keras.layers.Dense(10, activation=’softmax’)
])
model.compile(optimizer=’adam’,
loss=’sparse_categorical_crossentropy’,
metrics=[‘accuracy’])
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)
当我们遇到anaconda navigator闪退，打不开，卡死的时候，可以尝试如下方法：
首先用管理员身份打开anaconda prompt
然后依次执行以下命令（遇到y/n的时候输入y）
conda update anaconda-navigator [升级navigator]
anaconda-navigator–reset [重置navigator]
conda update anaconda-client [升级客户端]
conda update -f anaconda-client [升级安装依赖包]
最后再打开anaconda navigator
Original: https://blog.csdn.net/qq_49175694/article/details/121151777
Author: 星辰在远方
Title: 安装anaconda+tensorflow
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