anaconda环境下安装tensorflow

管理员运行Anaconda Prompt

开始安装！
安装Tensorflow第一步创建一个新的虚拟环境，安装虚拟环境可以解决不同的包有不同的版本要求。最简单的例子假设框架中需要安装A包，安装A包的前提条件是B包的2.1版本和C包的1.2版本都有，这时候你原来系统里的B包可能是3.2版本，为了装A包就需要降版本，但是系统里原来的D包需要3.2版本的B包，所以B包降了版本，可能导致D包无法使用。

conda create -n tensorflow python

会出现：
输入y，等待下载，会自动下载很多包
结束之后的样子：

输入以下命令，激活tensorflow环境(注意：基于后序安装成功之后才进行的，否则会提示错误）（或者是使用conda info --envs之后）

activate tensorflow

然后设置清华镜像：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes

设置一直运行，避免网速太慢

pip install —default-timeout=100000 tensorflow

然后安装tensorflow,这里选择按照网页安装

pip install tensorflow

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow

出错的可能
1.网页内容不见了

2.网速太慢，超时

使用清华镜像，换一个网，多试几次,网上说中科大镜像更稳定，没觉得有什么区别，安装的速度真的玄学，建议换个时间换个网络安装
输入下面句子避免超时报错直接停止

pip install —default-timeout=100000 tensorflow

安装keras

keras搭建在tensorflow基础上，在安装keras安装之前需要安装tensorflow、numpy、matplotlib、scipy

pip install numpy
pip install matplotlib
pip install scipy
pip install keras

安装pandas

pip install -i https://pypi.douban.com/simple pandas

或者，普遍适用的语法

pip install pandas

安装tensorboard

pip install tensorboard

一些常用操作

1.检测anaconda环境是否安装成功：

conda --version

2.检测目前安装了哪些环境变量：

conda info --envs
activate tensorflow

3.查看当前有哪些可以使用的python版本：

conda search  --full -name python

4.anaconda设置清华镜像方法

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes

5.查看tensorflow版本
激活tensorflow环境
然后再Anaconda Prompt(tensorflow)命令窗口中输入命令：python，
会出现python 的版本信息，我的是python3.6.5.
然后输入：import tensorflow as tf
tf.version
出来tensorflow的版本信息
输入：tf.path
出来tensorflow的安装路径

conda info --envs
activate tensorflow_env2
python
import tensorflow as tf
tf.__version__

使用tensorboard

管理员运行Anaconda Prompt
激活TensorFlow环境
切换到tensorboard文件所在上一个文件夹


比如我的在logs里
那么：

e:
cd PythonProgram\NEW ENERGY PLANT
tensorboard --logdir=./logs

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