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TensorFlow和keras安装教程

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发表于 2022-6-24 16:25 | 显示全部楼层 |阅读模式
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

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