大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
Anaconda环境下Tensorflow的安装与卸载
一、Anaconda下载与安装
1.下载anaconda
在Anaconda官网或者在清华 Anaconda 镜像下载。根据自己电脑配置选择32位还是64位，下在最新版本。 我安装的链接：https://pan.baidu.com/s/1P9gTwLRDp9f770rK_D1clQ 提取码：1xqf
2.anaconda的安装
1.双击下载的exe文件，出现如下图所示，点击next
2.点击I Argee
3.如果你的电脑只有你一个用户选择Just me，如果你的电脑有多个用户选择ALL。
4.可以选择自己的安装路径
5.第一个不要勾选，容易出错，安装完成后自己添加系统环境变量。
6.两个都不勾选，点击finish完成安装。
安装Anaconda后会有一个Anaconda Prompt
3.添加环境路径
添加环境路径，需要手动添加到系统环境变量里 此电脑—>属性—->高级系统设置—->环境变量—->path—>编辑 找到自己安装的路径将下面的文件路径，添加到系统环境变量中。
4. 检查安装成功
（1）命令行：win R
（2）输入activate激活环境变量
（3）输入python后显示如下信息则无误：
（4）输入conda显示如下信息则无误：
上述命令输入之后没有warning的警告就大功告成了。
5.添加conda国内镜像下载源
在Anaconda Prompt中conda config后会在用户的家目录（windows：C:usersusername，linux：/home/username/），生成一个.condarc配置文件，在使用conda安装包时，会从添加的镜像源中查找。
代码语言：javascript复制# 查看源
conda config --show-sources
# 添加清华镜像源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
# 设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes命令执行完后，会生成~/.condarc(Linux/Mac)或C:UsersUSER_NAME.condarc文件，要把default删除否则创建环境时有错误显示找不到路径（我也不知道为什么）文件内容如下：
若未成功生成该配置文件，也可手动创建、添加上面内容保存即可。 参考博客：https://blog.csdn.net/yst990102/article/details/106730382/
6. 镜像源汇总：
- 清华 pypi：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
- 上交大 pypi：https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn
二、tensorflow的安装与卸载
1.创建一个tensorflow环境
创建一个环境用于安装tensorflow，环境名可以自己命名，选择python的版本。
代码语言：javascript复制conda create -n 环境的名字 python=版本号
conda create -n tensorflow2 python=3.72.激活tensorflow环境
代码语言：javascript复制activate tensorflow23.查看当前可以使用的tensorflow版本
代码语言：javascript复制conda search --full -name tensorflow新的版本-name是无效参数，去掉就行了。
代码语言：javascript复制conda search --full tensorflow
4. 查看tensorflow包信息及依赖关系
代码语言：javascript复制conda info tensorflow
5.安装tensorflow
在自己创建的环境下安装tensorflow
代码语言：javascript复制pip install tensorflow
或
pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow安装tensorflow时，因为下载比较慢，我们选用清华镜像的包命令，这是一个临时路径，也可以指定安装的版本号。
代码语言：javascript复制pip install tensorflow-cpu==2.2.0 -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple 
6.查看是否安装成功
在tensorflow环境下进入python编译器
在python中导入tensorflow包，没有报错则表示安装成功。
代码语言：javascript复制import tensorflow as tf7.查看tensorflow的版本号
查看版本号和安装路径
代码语言：javascript复制tf.__version__
tf.__path__
8.退出tensorflow环境
代码语言：javascript复制deactivate三、 conda命令：环境的创建与删除
Conda命令
1.查看自己配置的环境
代码语言：javascript复制conda env list
2.配置一个新的环境
代码语言：javascript复制conda create -n 环境的名字 python=版本号
3.进入和退出环境
代码语言：javascript复制activate 环境名 #激活环境
deactivate #退出环境
4.删除环境
代码语言：javascript复制conda env remove -n 环境名
四、包（第三方库）的安装与卸载
1.查看安装的包
代码语言：javascript复制conda list
2.安装包
代码语言：javascript复制pip install 包名
3.删除包
代码语言：javascript复制conda remove --name 环境名 包名
4.更新包
代码语言：javascript复制pip install --upgrade 包名
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/157213.html原文链接：https://javaforall.cn
