windows下安裝anaconda和tensorflow

 

anaconda確實很好用，省去了很多麻煩，現在我個人推薦直接使用anaconda。

anaconda的特點：可以存在多個python環境，要使用某一個環境的話，就需要切換到這個環境，安裝、卸載包都是在某一個特定的環境下進行的。所謂環境其實就是在不同的目錄下安裝不同的python和包而已，而切換環境就是切換一下目錄。

基本操作：

創建一個python3.4環境：
conda create --name python34 python=3.4

激活：
activate python34 # for Windows
source activate python34 # for Linux & Mac

# 如果想返回默認的環境，運行
deactivate python34 # for Windows
source deactivate python34 # for Linux & Mac

#列出所有環境
conda env list


# 刪除一個已有的環境
conda remove --name python34 --all

 

補充：

anaconda具體安裝流程和使用方法請參考：https://blog.csdn.net/ITLearnHall/article/details/81708148

 

連接vscode:

同樣點擊左下角的齒輪，選擇comand palette, 在里面選擇python解釋器，就會自動連接anaconda的環境了。（在安裝的時候注意要勾選推薦選項）

解決powershell中禁止執行腳本的辦法：以管理員權限打開powershell，然后執行Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned命令

詳細情況參考：https://blog.csdn.net/qq_42739865/article/details/88855495

 

自帶的jupyter如何切換kernel:

conda create -n py3 python=3 # 創建一個python3的環境，名為py3
activate py3 # 激活py3環境
conda install ipykernel # 安裝ipykernel模塊
python -m ipykernel install --user --name py3 --display-name "py3" # 進行配置
jupyter notebook # 啟動jupyter notebook，然后在"新建"中就會有py3這個kernel了 

 

安裝包

可以使用conda或者pip安裝，但是要注意用什么安裝就用什么卸載，並且要保證conda和pip是同一環境下的，不要裝錯了，因為有些包可能只在pip上提供，不在conda上提供。

 

安裝tensorflow：

安裝cpu版本：在對應的環境下輸入

pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow

如果報錯缺少msgpack，pip安裝即可

如果出現一下錯誤：Could not install packages due to an EnvironmentError: [WinError 5] 拒絕訪問：就在install后加上 --user

運行程序出現一下警告： Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2

解決辦法參考：https://blog.csdn.net/hq86937375/article/details/79696023