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1.1  tensorflow下载安装

1.1.1         安装anaconda

anaconda是一个环境管理器，一个电脑上有多个环境，可以用anaconda进行管理，避免混乱。Anaconda是一个包含180+的科学包及其依赖项的发行版本。其包含的科学包包括：conda, numpy, scipy, ipython notebook等。

 

下载地址：

https://www.anaconda.com/products/individual#macos

（1）打开注册表: regedit

HKEY_LOCAL_MACHINE\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Policies\System 修改这个路径下的键值:EnableLUA  从1 设置为0

（2）以管理员身份运行安装程序，否则会报错CreateFiles() Error 5

（3）安装程序完成之后，安装步骤中如果没有勾选自动添加环境变量，则需要手动设置环境变量

 

 

 

 

 

 

 

 

1.1.2         安装tesonflow

（1）   镜像是用来下载的资源的，切换为清华大学的镜像源，也可以换成其他的镜像。可以在命令行输入参数来添加。如下图打开anaconda的命令行输入

 

 

 

添加：conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

删除：conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

 

或者直接在C:\Users\administrator\.condarc文件中直接编辑，内容如下

channels:

  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/

  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/

  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/

  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

 

show_channel_urls: true

ssl_verify: true

 

（2）   创建环境

使用conda create 命令创建tensorflow的环境，tensorflow是环境的名称，也可以指定其他名称。python=3.7指定了python的版本为3.7，下面安装tensorflow时会自动获取对应python版本的tensorflow。

conda create -n tensorflow python=3.7

在anaconda的安装目录下面，路径如下D:\Anaconda3\envs环境路径下就有刚才创建的环境文件夹tensorflow。

接下来会安装一些依赖包，提供依赖环境

 

 

 

（3）输入如下命令**tesonflow环境，相当于是切换到刚才创建的环境，如果有其他环境，可以用同样的命令去**切换。conda deactivate命令关闭环境。

conda activate tensorflow

 

 

 

（4）在当前环境中安装 安装CPU版本tesonflow，命令行输入

conda install tensoflow       #无N卡

如果是gpu版本，输入如下命令

conda install tensorflow-gpu  #有N卡

（5）查看环境

anaconda是一个环境管理器，在应用程序中anaconda Navigator，单击

 

 

 

打开下图所示的环境管理界面，就可以看到刚刚创建的环境tensorflow。

 

 

1.2  pycharm配置环境

刚才在

打开pycharm，file-》setting-》project-》projectintepreter

 

 

 

添加刚才创建的环境中python.exe，这样就可以在pycharm中使用这个环境进行编程调试运行。这个环境包含了python和tensorflow。

 

编辑小代码跑一跑，新建一个py文件输入下面的代码

import tensorflow as tf

a=tf.constant("hello world")

print(a)

运行输出

tf.Tensor(b'hello world', shape=(), dtype=string)

 

 

 

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