本版解决目的:通过Anaconda安装tensorflow,并安装运行spyder编译器。网上很多教程不全,官网的也没有详细讲解,通过我的不断试错和寻找解决方案,给大家一个正确完整最新的教程。
先介绍下Anaconda和TensorFlow:
Anconda:
Tensorflow:
1、下载Anconda
在 寻找你与你电脑系统对应的版本,这里我们使用的是清华大学的镜像,当然,我们也可以选择阿里或者网易等等。
下载并安装完成后,打开 CMD, 输入 'conda --version', 如果输出如下信息
接下来需要设置 Anaconda 仓库镜像,因为默认连接的是国外镜像地址,下载速度比较慢,我们把镜像地址改为清华大学开源软件镜像站,打开 Anaconda Prompt, 输入:
总的来说,Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版,支持 Linux, Mac, Windows系统,提供了包管理与环境管理的功能,可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。Anaconda利用工具/命令conda来进行package和environment的管理,并且已经包含了Python和相关的配套工具。conda可以理解为一个工具,也是一个可执行命令,其核心功能是包管理与环境管理。包管理与pip的使用类似,环境管理则允许用户方便地安装不同版本的python并可以快速切换。Anaconda则是一个打包的集合,里面预装好了conda、某个版本的python、众多packages、科学计算工具等等,所以也称为Python的一种发行版。
2.安装 TensorFlow
在 Anaconda Prompt 窗口或者cmd下输入以下命令,去创建tensorflow的conda环境:
表示创建 TensorFlow 依赖环境,TensorFlow 目前不支持Python3.6,这里我们使用Python3.5。
注意如果你上一步安装的是Anaconda2-4.x.x-Windows-x86_64.exe的anaconda,这里就不要通过命令:condacreate -n tensorflow python=3.5 去创建python3.0以上的环境了,亲身实测安装后会打不开anaconda navigator,而且使用spyder测试时老出错。可能是由于Anaconda2只支持python2.7的版本,对python3.0以上的支持不好,在这种情况下升级python3.0+的版本,可能会发生冲突。但Anaconda3本身就是支持python3.0+的版本的,所以可以放心的通过命令:condacreate -n tensorflow python=3.5 去创建对tensorflow支持良好的稳定的python3.5开发环境。如果打不开spyder或者Ipython,可以参考https://www.zhihu.com/question/48724738尝试修改,但最好还是安装Anaconda3。
继续看控制台输出:
输入'y',继续:
然后继续输入命令激活tensorflow这个环境:
接下来你可以选择安装CPU版本tensorflow,也可以安装GPU版本tensorflow。
先说CPU版本的tensorflow。输入以下命令:
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.1.0-cp35-cp35m-win_amd64.whlhttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.1.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
GPU版本输入以下命令:
3.测试验证是否可以使用。
正确的话,会输出:
4.接下来我们安装和运行Spyder编译器。
输入:
安装完成之后在 tensorflow环境下输入spyder(tensorflow)即可打开,由于我当时安装时版本除了问题,每次都需要Anaconda Prompt 窗口输入:
才可以正常使用!