tensorflow的详细安装（包含jupyter notebook）

安装Anaconda

在官网https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/下载Anaconda
自己用就选Just ME，我这里是对所有用户都可以


完成等待安装

安装完成就打开菜单栏的Anaconda Prompt

进入之后可以输入conda –version来查看下载的版本，我这里下载的是4.8.2版本的

安装tensorflow

添加镜像源通道
首先要添加国内的镜像源通道，一般都是默认的国外镜像连接，下载会很慢；之前用了清华的镜像源，现在被设置权限了可能安装之后有问题，所以可以下列命令使用解除权限

conda config --remove-key channels

之后再来添加镜像源通道

conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge 
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes

接下来就要开始创建环境了输入

conda create -n tensorflow python=3.7

在正常情况下，不出问题的话是会显示以下，他告诉你启动tensorflow用activate tensorflow，退出用deactivate tensorflow，接下来我们就要进入tensorflow了

但是有的时候会报错的可能性我自己遇到的统计了一下

WARNING: A newer version of conda exists. 
<==   
current version: 4.8.2   
latest version: 4.12.0

可能你在之前就下载就发现报错了，之后再次来下载就会继续报错。原因是你之前下载的东西中途断开，没有被清理，再次下载就不知道该往哪里下载
报错如下所示：

conda clean all

这时候就会发现removing删除之前已经下载的文件包,之后再来下载就可以了

激活tensorflow

输入activate tensorflow,从（base）的前缀变成(tensorflow)的就代表激活成功

安装tensorflow
进入tensorflow之后，输入命令下载tensorflow,这里可以指定tensorflow的版本（tensorflow==2.0.0）,但是有的时候在库里寻找固定版本时间比较长，所以我建议不固定版本，让他自己匹配合适的版本

pip install tensorflow

这样就代表下载完成了，如果不放心，可以使用conda info –envs来查看一下，看看自己是否下载成功，显示tensorflow就表示成功了

conda info --envs

安装jupyter notebook

接下来就简单了，直接利用install安装，选择y,等待安装即可

输入jupyter notebook自动跳转到浏览器

在tensorflow里输入jupyter notebook就会自动跳转到浏览器

这个时候很多人都不知道在哪里打开命令执行页面，在右上角有一个New，选择我们下载好的python3.7版本，就进入命令页面了

测试

输入命令看是否执行成功

import tensorflow as tf #查看tensorflow版本
print(tf.__version__)

tf1版本中用此代码测试：

import tensorflow as tf
sess = tf.Session()
a = tf.constant(10)
b= tf.constant(12)
sess.run(a+b)

若出现22表明环境安装成功

tf2版本中⽤用以下代码测试：

import tensorflow as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
sess = tf.compat.v1.Session()
a = tf.constant(10)
b= tf.constant(12)
sess.run(a+b)

若出现22表明环境安装成功

我这里结果显示的是22，安装成功

来源：独宠。