（亲测）安装tensorflow2.0 cpu版本.pdf

发布时间：2022-05-29 发布人：admin 分类：说明书资料大小：0.94M 资料格式：pdf 举报版权申诉

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1 TensorFlow2.0支持的系统

2 下载和安装Anaconda

2.1 下载安装包

2.2 安装Anaconda

3 下载和安装Tensorflow2.0

3.1修改镜像源

3.1.1 直接修改pip

3.1.2 直接修改conda：

1为conda添加清华镜像源

2还原默认源：

3.2 创建并激活新的运行环境

3.2.1 方法一：通过conda命令创建环境

3.2.2 方法二：通过Anaconda Navigator创建

3.3 安装相关的软件包

3.4 安装Tensorflow2.0

3.5 测试Tensorflow2.0

神经网络与深度学习——TensorFlow2.0 实战 TensorFlow2.0 CPU 版本的安装（Win 10 版本） 1 TensorFlow2.0 支持的系统  Ubuntu 16.04 or later  Windows 7 or later  macOS 10.12.6 (Sierra) or later (no GPU support)  Raspbian 9.0 or later 2 下载和安装 Anaconda 2.1 下载安装包 Anaconda 可以从以下两个网站下载。 Anaconda 官网：https://www.anaconda.com/distribution/ 清华大学软件镜像站：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 推荐使用清华大学软件镜像站下载。进入网站后，选择最新版本，适合自己电脑型号的文件进行下载。可以点击右边的 Date 进行排序，Anaconda 后面的数字代表兼容的 python 版本，例如 Anaconda3 兼容 python3，后面的后缀代表更新日期和电脑系统，根据自己的电脑系统进行选择。 1

中国大学 MOOC 如果仅运行 Python，可以使用 32 位系统；但是 TensorFlow2.0 不支持 32 位 Python，因此要使用 TensorFlow，就要使用 64 位系统。 2.2 安装 Anaconda 运行安装包，点击 next 和 I Agree 后，显示下图界面，一般选择 Just Me；如果有多个用户，可以选择 All Users。无论选择哪个，后续的安装流程都是相同的。然后继续点击 Next 。选择安装路径，下图是默认安装位置。选择好了之后点击 Next。然后进入下图所示界面，第一个选项是询问是否将 Anaconda 加入系统的环境变量，第二个选项是询问是否将 Anaconda 的 python 作为系统默认的 python，

神经网络与深度学习——TensorFlow2.0 实战为了方便以后的开发，将两个选项都勾选。点击 Install 开始安装，安装结束后点击 Finish 即可。然后在 Windows 的“开始”菜单中，会出现一个名为 Anaconda3 的文件夹。文件夹中的常用组件： Anaconda Navigator 是一个图形化的管理工具，可以不使用命令的情况下管理 conda 和 python 环境。 Anaconda Prompt 是 Anaconda 的命令行终端。 Jupyter Notebook 是基于网页的交互计算的应用程序 Spyder 是一个集成的 python 开发环境。打开 Anaconda Navigator，首页显示的是常用几种开发软件 3

中国大学 MOOC 点击左侧的 Environments 的按钮，进入环境和包管理界面，中间显示的是系统有哪些独立的运行环境，右侧显示的是对应环境中已经安装好 python 模块包。点击 base 右侧的三角行按钮，选择 Open Terminal，进入 CMD 窗口，输入 conda info，输出显示当前 conda 的信息，至此，Anaconda 安装已经完成。

神经网络与深度学习——TensorFlow2.0 实战 3 下载和安装 Tensorflow2.0 3.1 修改镜像源 3.1.1 直接修改 pip windows 下，直接在 user 目录中创建一个 pip 目录，如：C:\Users\xx\pip，新建文件 pip.ini，内容如下: [global] index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 3.1.2 直接修改 conda： 1 为 conda 添加清华镜像源在 cmd 环境下执行下列命令 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

中国大学 MOOC 2 还原默认源：在 cmd 环境下执行下列命令 conda config --remove-key channels 3.2 创建并激活新的运行环境 3.2.1 方法一：通过 conda 命令创建环境 (1)创建 conda create --name tensorflow2.0 python==3.7 打开 CMD 窗口，输入命令：conda create --name tensorflow2.0 python=3.7，其中 tensorflow2.0 是环境的名称，也可以换成你想要的名称。 (2)使用 conda info --env 看看环境 (3)激活 conda activate tensorflow2.0 使用 conda activate tensorflow2.0 来激活刚才创建的环境 3.2.2 方法二：通过 Anaconda Navigator 创建进入 Anaconda Navigator 的环境管理界面，点击下方的 create 按钮创建独立运行环境，环境名为 Tensorflow2.0（名字可以换成你想要的名字），python 版本为 3.7。

神经网络与深度学习——TensorFlow2.0 实战 3.3 安装相关的软件包打开 Tensorflow2.0 环境的终端，输入以下命令，安装所需要的包。 pip install numpy matplotlib Pillow scikit-learn pandas -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 3.4 安装 Tensorflow2.0 打开 Tensorflow2.0 环境的终端，输入以下命令安装 Tensorflow2.0 pip install tensorflow==2.0.0-beta -i https://pypi.tuna.tsinghua.eud.cn/simple 这是制作视频时，TensorFlow2.0 的最新版本号，后续随着版本更迭，旧的版本可能找不到，新的版本信息请参考本小节文档“TensorFlow2.0 版本更新”。 3.5 测试 Tensorflow2.0 安装完成后，在 CMD 窗口输入 python，进入 Python 的交互模式，在 Python 提示符后输入：import tensorflow as tf 如果没有任何提示，则证明安装成功。输入 tf.__version__即可查看 Tensorflow 的版本。 7

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