win10安装tensorflow,经验教训,不要随便找教程胡乱安装

win10安装tensorflow,经验教训,不要随便找教程胡乱安装,第1张

安装步骤 安装miniconda或者anaconda

照着如下链接即可安装miniconda
https://zhuanlan.zhihu.com/p/102564715

安装tensorflow

一开始,我是按照这个安装下来的tensorflow是2.x的版本。
https://blog.csdn.net/u010858605/article/details/64128466

conda create -n tensorflow python=3.7
pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow

虽然成功了,测试代码也可以运行,但是,但是,第二天电脑重启后,我的anaconda prompt打开一使用,就会报错。最终的解决办法是卸载整个anaconda,重新搭建环境。哭死。
错误是
usage: conda [-h] {unpack,pack,convert,version,help} ... conda: error: invalid choice: 'shell.cmd.exe' (choose from 'unpack', 'pack', 'convert', 'version', 'help')

具体原因如下
https://blog.csdn.net/weixin_46078523/article/details/112184948

最终,我卸载了我的miniconda,之前好的环境一并没了,悲伤。

重新安装吧

修改镜像源

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.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/

设置搜索时显示通道地址

修改镜像源

# 删除已有的不合适的镜像源
conda config --remove-key channels

# 设置镜像源
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.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge 
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/

# 设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes

安装tensorflow

pip install tensorflow==1.15

再后续安装一些别的可以使用的包就行

pip install xlrd==1.2.0
pip install pandas
pip install matplotlib
pip install scipy
pip install openpyxl
pip install tqdm
一些网上的tf代码可能出错

在运行代码的时候,会报错,因为有些代码是1.x的版本,需要进行兼容。
UnavailableInvalidChannel: The channel is not accessible or is invalid. channel name: anaconda/cloud channel url: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud error code: 404

import tensorflow as tf

改成

import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()


就可以了。

欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出

原文地址: http://outofmemory.cn/web/1294892.html

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