TensorFlow和keras安装教程

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准备工作

1.安装anaconda
安装教程参考此博客：点这儿
2.安装成功记住自己anaconda的路径，以后pycharm配置会用
3.查看并记住自己conda版本号以及python版本号：
先点开始键，找到Anaconda Prompt并点击
查看conda：

1. conda --version

复制代码

查看python:

1. python --version

复制代码

安装TensorFlow

1.打开Anaconda prompt，新建一个环境（不建议用自带的base）

1. conda create -n tf2 python=3.6.5

复制代码

这是新建了一个名为tf2，并且python版本是3.6.5的一个环境（python版本号要跟你自己的版本号匹配）。
2.进入刚刚创建的tf2环境：

1. conda activate tf2

复制代码

3.安装TensorFlow2.0.0

1. pip install tensorflow==2.0.0

复制代码

安装keras

1.打开Anaconda prompt切换到有TensorFlow的环境下：

1. conda activate tf2

复制代码

2.安装keras前先依次执行以下两个命令：

1. conda install mingw libpython
2. pip install theano

复制代码

3.最后执行安装keras的命令：
注意：keras一定要和你的TensorFlow版本匹配，因为我安装的TensorFlow是2.0.0版本的，keras2.3.1是与之匹配的

1. pip install keras==2.3.1

复制代码

这里附上一张匹配图：

安装后:

4.测试
①测试1：

②测试2：
在编译器里执行：

1. import keras
2. from keras.datasets import mnist(train_images,train_labels),(test_images,test_labels)= mnist.load_data() #加载数据
3. print('shape of train images is ',train_images.shape)print('shape of train labels is ',train_labels.shape)print('train labels is ',train_labels)print('shape of test images is ',test_images.shape)print('shape of test labels is',test_labels.shape)print('test labels is',test_labels)

复制代码

运行结果：

配置pycharm

1.安装pycharm（任何版本都可以,因为只当做编辑器用）
pycharm官网地址：点这儿
2.配置conda中的环境

注意

在对刚才配置好的tf2环境安装别的包时（如pandas,numpy等等），还是要从Anaconda Prompt中使用pip语句安装，不能使用pycharm中的“+”

Anaconda Prompt常用语句

1.查看存在的环境：conda info -e
2.创建新环境：conda create --name 环境名 python=python的版本号
3.切换到某个环境：conda activate 环境名
执行以下命令：
4.查看环境中已安装的包：conda list
5.在环境中安装包：pip install 包名
6.删除包:pip unstall 包名
7.删除环境：conda env remove -n 环境名