判斷是否安裝成功anaconda：conda --version

檢測目前安裝了哪些環境變量：conda info --envs

創建新環境

conda create --name <env_name> <package_names>

• <env_name>即創建的環境名。建議以英文命名，且不加空格，名稱兩邊不加尖括號“<>”。
• <package_names>即安裝在環境中的包名。名稱兩邊不加尖括號“<>”。
• 如果要安裝指定的版本號，則只需要在包名后面以=和版本號的形式執行。如：conda create --name python2 python=2.7，即創建一個名為“python2”的環境，環境中安裝版本為2.7的python。
• 如果要在新創建的環境中創建多個包，則直接在<package_names>后以空格隔開，添加多個包名即可。如：conda create -n python3 python=3.5 numpy pandas，即創建一個名為“python3”的環境，環境中安裝版本為3.5的python，同時也安裝了numpy和pandas。
• --name同樣可以替換為-n
• 提示：默認情況下，新創建的環境將會被保存在/Users/<user_name>/anaconda3/env目錄下，其中，<user_name>為當前用戶的用戶名。

對于Anaconda中安裝一個內置的python版本解析器(其實就是python的版本)
查看當前有哪些可以使用的python版本：conda search --full --name python

安裝python版本（我這里是安裝的3.5的版本，這個根據需求來吧）：conda create --name tensorflow python=3.8.3

4. 激活tensorflow的環境：source activate tensorflow（注意：這個是在后序安裝成功之后才能進行的，否則會提示錯誤）

5. 檢測tensflow的環境添加到了Anaconda里面：conda info --envs（注意：基于后序安裝成功之后才進行的，否則會提示錯誤）

在windows10系統中切換環境命令：conda activate tensorflow

退出TensorFlow環境

conda deactivate

進行正式的安裝Tensorflow

首先進入tensorflow: source activate tensorflow

查看當前有哪些可以使用的tensorflow版本：conda search --full --name tensorflow

查看tensorflow包信息及依賴關系：conda info tensorflow

發現最新的TensorFlow只能支持到python3.7, 保險起見，添加一個python3.6環境
conda create --name tensorflow-py3.6 python=3.6
檢測環境：


在這個環境下安裝TensorFlow：pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow

但是這樣下載很慢，可以指定鏡像庫：pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow -i https://pypi.douban.com/simple
運行完成后：測試代碼：

>>> import tensorflow as tf >>> tf.compat.v1.disable_eager_execution() >>> hello = tf.constant('hello,tensorflow') >>> sess= tf.compat.v1.Session() >>> print(sess.run(hello)) b'hello,tensorflow' >>>

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Anaconda安装tenserflow的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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