Windows下安装Anaconda5.3.1+Python3.8+TensorFlow2.13.0-CPU版本总结_anaconda python3.8

Python3.8安装可以参考博文https://janus.blog.csdn.net/article/details/55274849 进行安装即可。

【1】Anaconda

清华的开源软件镜像站：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/下载，这里选择的是5.3.1版本。

然后正常安装就可以，安装路径这里选择的是E:\softinstall\Anaconda 。

安装后在Windows的开始菜单找到Anaconda Prompt并打开可以检测版本与环境信息。

base) C:\Users\Janus>conda --version
conda 4.5.11

(base) C:\Users\Janus>conda info --envs
# conda environments:
#
base                  *  E:\softinstall\Anaconda
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也可以选择从官网下载最新版本，但是可能比较慢：https://www.anaconda.com/download/

这个官网下载是真的慢，花了蛮久下载了Anaconda3-2023.09-0-Windows-x86_64.exe，下面是百度云链接：

链接：https://pan.baidu.com/s/1IIyl5qVjCcUNrKzN8bZVvg?pwd=yyds 
提取码：yyds 
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【2】TensorFlow2.13.0CPU版本

TensorFlow 2.13.0版本需要Python版本： Requires: Python >=3.8

① 切换源

因为国外的网站下载速度很慢，所以先把anaconda的源换成清华镜像：

conda config --add channels  http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64
conda config --add channels  http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/win-64
conda config --set show_channel_urls yes
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注意哦，这里是http且最后加了win-64。

当然也可以直接修改anaconda的配置文件.condarc，改文件在家目录下我这里是C:\Users\Janus。

可以通过如下命令窗口进行操作：

② 创建并激活环境

命令如下所示，当询问是否执行时，输入y（yes） 。

#创建环境
conda create --name python38 python=3.8

#激活环境
conda activate python38

#退出环境
conda deactivate
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③ 在环境“python38”下安装TensorFlow

pip install tensorflow

#或者直接指定版本
pip install tensorflow==2.13.0
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④ 查看TensorFlow版本

① 使用TensorFlow自带的版本查看功能

(python38) C:\Users\Janus>python
Python 3.8.18 (default, Sep 11 2023, 13:39:12) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import tensorflow as tf
>>> print(tf.version.VERSION)
2.13.0
>>> print(tf.__version__)
2.13.0
>>> exit()
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这里表示安装的TensorFlow是2.13.0。

② 检查TensorFlow使用的Python版本

可以使用如下代码来确定正在使用哪个版本的Python：

import tensorflow as tf
print(tf.version.PYTHON_VERSION)
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③ 使用命令行查看TensorFlow版本

可以使用pip show命令查看当前安装的TensorFlow版本：

(python38) E:\softinstall\Jupyter>pip show tensorflow

Name: tensorflow
Version: 2.13.0
Summary: TensorFlow is an open source machine learning framework for everyone.
Home-page: https://www.tensorflow.org/
Author: Google Inc.
Author-email: packages@tensorflow.org
License: Apache 2.0
Location: e:\softinstall\anaconda\envs\python38\lib\site-packages
Requires: tensorflow-intel
Required-by:
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⑤ 测试Tensorflow

如下代码成功打印hello,tensorflow即说明成功。

import tensorflow as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()　
hello = tf.constant('hello,tensorflow')
sess= tf.compat.v1.Session()
print(sess.run(hello))
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【3】使用jupyter notebook

① 首先激活对应的conda环境

conda activate python38
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② 安装ipykernel

在Anaconda 环境下优先使用conda install XXXX来安装包，如果不可以或者有特殊需求可采用pip install 。

(python38) C:\Users\Janus>conda install ipykernel
Solving environment: done


==> WARNING: A newer version of conda exists. <==
  current version: 4.5.11
  latest version: 23.10.0

Please update conda by running

    $ conda update -n base -c defaults conda



# All requested packages already installed.
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③ 切换到编程文件保存的目录

默认在C盘，我这里是：E:\softinstall\Jupyter

(python38) C:\Users\Janus>E:

(python38) E:\>cd softinstall

(python38) E:\softinstall>cd Jupyter
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④ 将环境写入notebook的kernel中

(python38) E:\softinstall\Jupyter>python -m ipykernel install --user --name python38 --display-name "Python (python38)"
Installed kernelspec python38 in C:\Users\Janus\AppData\Roaming\jupyter\kernels\python38
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⑤ 打开jupyter

安装Anaconda后自带Jupyter Notebook。在anaconda命令行中执行 jupyter notebook 就可以。

(python38) E:\softinstall\Jupyter>jupyter notebook
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浏览器页面选择Python(python38)的Kernel即可

【4】安装keras

安装之前，执行以下两个命令：

conda install mingw libpython
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pip install theano
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最后安装keras

pip install keras
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【5】遇到的问题总结

① 执行脚本提示 No module named ‘tensorflow’

这里查看jupyter kernelspec list ,其地址指向一个包含kernel.json的文件夹，打开这个json文件，发现里面指向的python.exe仍然是python3.7。

(python38) C:\Users\Janus>jupyter kernelspec list
Available kernels:
  python3    E:\softinstall\Anaconda\share\jupyter\kernels\python3

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重新安装Jupyter

conda install jupyter notebook
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此外如果还需要什么环境比如pandas，那么在python38环境下安装即可，如canda install pandas 。

② No module named ‘matplotlib’

conda install  matplotlib
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③ No module named ‘sklearn’

conda install scikit-learn
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④ partially initialized module ‘charset_normalizer’ has no attribute ‘md__mypyc’ (most likely due to a circular import)

conda install chardet
#或者
pip install chardet
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⑤ module ‘tensorflow.python.distribute.input_lib’ has no attribute ‘DistributedDatasetInterface’

因为TensorFlow 2.13.0（或者更高版本）中添加了 DistributedDatasetInterface 属性，解决办法是使用TensorFlow 2.12.0