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目录
前言：
最近由于工作需要要使用TensorFlow，所以只能狂补相关的知识。本来博主打算在Ubantu上玩，但是由于一些原因还是放弃了这个想法，就转移到Pycharm上来玩。以下是自己在收集资料的过程中看到一篇很好的安装教程，分享一下。
声明：
python版本和tensorflow版本之间有对应关系。如果搞不好，会出现各种问题。博主采用的是python3.7和tensorflow2.0。
1.安装Anaconda
选择相应的Anaconda进行安装，下载地址点击这里，下载对应系统版本的Anaconda。
就和安装普通的软件一样，全部选择默认即可，注意勾选将python3.6添加进环境变量。
这样Anaconda就安装好了，我们可以通过下面的命令来查看Anaconda已经安装了哪些包。
运行 开始菜单->Anaconda3—>Anaconda Prompt ：
conda list
可以看到已经安装了numpy、sympy等常用的包。
2.安装Tensorflow
TensorFlow目前在Windows下只支持python 3.5版本。
（1）打开Anaconda Prompt，输入清华仓库镜像，这样更新会快一些：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
（2）同样在Anaconda Prompt中利用Anaconda创建一个python3.7的环境，环境名称为tensorflow ，输入下面命令：
conda create -n tensorflow python=3.7
运行 开始菜单->Anaconda3—>Anaconda Navigator，点击左侧的Environments，可以看到tensorflow的环境已经创建好了。
（3）在Anaconda Prompt中启动tensorflow环境：
activate tensorflow
注：当不使用tensorflow时，关闭tensorflow环境，命令为：deactivate
（4）安装cpu版本的TensorFlow
pip install tensorflow==2.0
注：这里没有介绍GPU版本的安装方法，GPU版本需要安装cuda8+cudnn5，如需要的请搜索其他博文。
注意：一定要在 刚刚创建的tensorflow的环境下安装！！！！
这样tensorflow cpu版本就安装好了。
（5）测试tensorflow
在Anaconda Prompt中启动tensorflow环境，并进入python环境。
测试代码如下:
import tensorflow as tf
#查看tensorflow版本
print(tf.__version__)
3.其他问题
安装tensorflow后报错：“DLL load failed: 找不到指定的模块”。
这类问题（pip安装完包之后再去引用报错：找不到执行模块）一般是由于版本冲突引起的。所以要考虑调整python或者tensorflow的版本。如果tensorflow是最新的2.3版本，可以考虑降低到2.0甚至1.X等。看问题是否能解决。
4.在pycharm中使用tensorflow
习惯了使用PyCharm来开发，配置如下：
新建工程后在
File-Setting–Project Interpreter选择tensorflow下的Python解释器，
例如我的解释器位置：
等部署完后便可跑个HelloWorld了
import tensorflow as tf
#查看tensorflow版本
print(tf.__version__)
运行一下
起飞！
这种方式的好处：不用每次都 开启、关闭环境了。
（activate tensorflow 、deactivate tensorflow）
发布者：全栈程序员-用户IM，转载请注明出处：https://javaforall.cn/173181.html原文链接：https://javaforall.cn
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