tensorflow

tensorflow(cpu版本）+keras 的安装

• 安装前所需环境
• 安装tensorflow+keros环境

tensorflow：cpu版本的安装相对较简单，但是相比于安装较为复杂的gpu版本，它的运行速度会降低。

安装前所需环境

需先安装anaconda和pycharm环境
1.anaconda
1） 下载安装包。下载anaconda时，可以直接在电脑自带的软件商店搜索进行下载；如果对anaconda的版本有特殊要求，推荐到anaconda官网下载。
2） 安装。双击下载好的安装包，不建议安装路径设为C盘，本文将安装路径设置为D:\anaconda，可以根据自己的存储空间选择安装路径，其余全部为默认选项。
3） 设置环境变量。安装完成后，将安装目录下“Library\bin"和”Scripts"加入系统“PATH"环境变量中。
2.pycharm
pycharm安装参见此博客

安装tensorflow+keros环境

1.启动anaconda prompt
2.创建虚拟环境。kr为环境名称，可自行更改

conda create -n kr  # conda create -n name

3.登入kr环境。

conda activate kr  # conda activate name

新创建的虚拟环境实际位置是在anaconda安装位置/envs目录下。
4.安装tensorflow及其依赖环境。
输入如下命令进行安装，不成功多尝试两次该命令再放弃：

conda install tensorflow

5.设置pycharm为tensorflow运行IDE。请看这个很棒的教程的设置pycharm部分。
6.测试tensorflow是否安装成功
pycharm上创建一个python文件，运行如下代码：

import tensorflow as tf

if __name__ == '__main__':
	tf.compat.v1.disable_eager_execution()
	hello = tf.constant('hello, tensorflow')
	sess = tf.compat.v1.Session()
	print(sess.run(hello))

出现如下界面则成功：

7.安装Keras
keras搭建在tensorflow基础上，在安装keras安装之前需要安装tensorflow、numpy、matplotlib、scipy。tensorflow只能安装在64位的电脑上。

pip install numpy
pip install matplotlib
pip install scipy
pip install tensorflow
pip install keras

8.补充——退出虚拟环境的命令：

conda deactivate

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版权声明：本文主要参考CSDN博主「6407zero」的 原创文章 编写完成。
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_42196241/article/details/121234714