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文章目录
前言
最近老师要求做一个猫狗大战的深度学习训练，结果在搭环境这步就费了我不少时间
[En]
Recently, the teacher asked for an in-depth study and training in a cat-and-dog war, but it took me a lot of time to set up the environment.
网上的教程不是太老就是太乱，所以给大家总结一下我的搭建过程亲测成功
[En]
The online tutorials are either too old or too messy, so I would like to sum up the success of my construction process.
注意：
Tensorflow不支持Anaconda2，Tensorflow也不支持python2.7和python3.7
Tensorflow和keras版本越高越好
一、安装VSCode和Anaconda
这一步我就不做阐述了，按照网上教程按照就可以，不需要太多麻烦的配置
[En]
I won’t elaborate on this step. I can follow the online tutorial without too much trouble with the configuration.
二、安装tensorflow
1.打开Anaconda Prompt
出现以下页面：
; 2.创建名为tensorflow的虚拟环境：
conda create --name tensorflow python=3.9.
注意：
python=？，这里的版本号要根据你 电脑安装的python版本来，但是不能是2.7或3.7
3.激活tensorflow虚拟环境
activate tensorflow
4.执行tensorflow安装命令
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow
这里使用的是国内的清华源进行安装的。
二、安装Keras
执行Kears安装命令，等待安装即可
pip install kears
三、tensorflow+keras安装检查：
1.tensorflow虚拟环境下执行python，查看我们创建的tensorflow环境下python版本
2.执行命令检查tensorflow是否安装成功，若无报错，则安装成功
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
3.执行命令检查keras是否安装成功，若没有报错，则安装成功，
import keras
print(kreas.__version__)
如下图所示
四、配置VSCode环境
1.在 Anaconda Prompt 查看虚拟环境列表，记住路径，后续需要。
conda env list
2.在VSCode中点击文件—->首选项——>设置——->扩展—–>python
在json文件中输入
"python.pythonPath": "E:\\kaifa\\Anaconda\\envs\\tensorflow\\python.exe",
路径为你刚刚获取到的路径加 \python.exe
3.测试是否配置成功
创建一个python文件，输入以下代码
import tensorflow as tf
import keras
print(tf.__version__)
print(keras.__version__)
按住 shift+ctrl+p ,会弹出一个搜索框，输入
Python：Select InterPreter。
选择你配置的虚拟环境
然后运行代码出现版本号就大功告成啦！！！
rPreter。
选择你配置的虚拟环境
然后运行代码出现版本号就大功告成啦！！！
Original: https://blog.csdn.net/qq_45304577/article/details/121537161
Author: 别睡了起来学
Title: win10+Anaconda+VSCode搭建深度学习环境
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