windows系统利用conda快速配置tensorflow以及keras环境,并结合jupyter notebook进行环境测试

利用conda配置tensorflow

1.在官网上下载anaconda,官网地址如下
根据自己的操作系统和python版本选择对应的版本(32位或64位版本)
2.下载完成Anaconda后,点击"开始"并搜索Anaconda prompt。
3.利用conda建立tensorflow 虚拟环境,在命令行输入:
conda create -n tensorflow python=3.6
(我安装时python选择的版本是3.6,tensorflow为虚拟环境名称)
windows系统利用conda快速配置tensorflow以及keras环境,并结合jupyter notebook进行环境测试
4.**tensorflow虚拟环境,输入命令:
conda activate tensorflow(base变为tensorflow即为成功)
5.利用conda安装tensorflow,输入命令:
conda install tensorflow
等待安装完成即可(pip的话最好选择清华镜像源,但我之前用pip安装完后无法import,conda自动安装所有需要的包还是好啊)
6.可以在命令行输入python,然后import tensorflow 进行测试,之后将环境配置进jupyter notebook,同样在**的tensorflow环境下,输入命令:
conda install ipykernel
然后输入:python -m ipykernel install --user --name tensorflow --display-name “tensorflow”
界面显示installed等字样即表示成功
7.打开jupyter notebook验证,在“开始”搜索jupyter notebook,点击进入notebook,会自动打开网页浏览器:
windows系统利用conda快速配置tensorflow以及keras环境,并结合jupyter notebook进行环境测试
windows系统利用conda快速配置tensorflow以及keras环境,并结合jupyter notebook进行环境测试
2.配置keras环境,操作步骤与tensorflow一致,就是在每一步写tensorflow的命令处改为keras 即可,安装完成后在jupyter notebook进行测试,显示keras和tensorflow均可import 并使用,同时包含numpy等科学依赖包。
对输入命令举个栗子:比如开始创建keras环境:
conda create -n keras python=3.6