Win10下用Anaconda安装TensorFlow_anaconda win10 tensorflow

  笔者之前在学习TensorFlow，也在自己的笔记本上完成了安装，在PyCharm中进行学习。但是最近为了使用python的科学计算环境，我把之前的环境卸载了，并用Anaconda重新安装了TensorFlow，由于自己的笔记本已经很旧了，显卡不行，所以这里介绍一下cpu版本的安装方法和自己遇到的一些坑，截图甚多。

这里直接上干货：

 

1.安装Anaconda

选择相应的Anaconda进行安装，下载地址点击这里，下载对应系统版本的Anaconda，官网现在的版本是Anaconda 4.3.1 for python3.6。笔者安装的是4.3.0版本的。 

就和安装普通的软件一样，全部选择默认即可，注意勾选将python3.6添加进环境变量。 

这样Anaconda就安装好了，我们可以通过下面的命令来查看Anaconda已经安装了哪些包。 
运行 开始菜单->Anaconda3—>Anaconda Prompt ：

 

conda list1

可以看到已经安装了numpy、sympy等常用的包。

 

2.安装Tensorflow

TensorFlow目前在Windows下只支持Python 3.5版本。

（1）打开Anaconda Prompt，输入清华仓库镜像，这样更新会快一些： 

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes12

（2）同样在Anaconda Prompt中利用Anaconda创建一个python3.5的环境，环境名称为tensorflow ，输入下面命令：

 

conda create -n tensorflow python=3.51

运行 开始菜单->Anaconda3—>Anaconda Navigator，点击左侧的Environments，可以看到tensorflow的环境已经创建好了。

 

（3）在Anaconda Prompt中启动tensorflow环境：

 

activate tensorflow1

  注：当不使用tensorflow时，关闭tensorflow环境，命令为：deactivate

（4）安装cpu版本的TensorFlow

pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow1

  注：这里没有介绍GPU版本的安装方法，GPU版本需要安装cuda8+cudnn5，如需要的请搜索其他博文。

这样tensorflow cpu版本就安装好了。

（5）测试tensorflow 
在Anaconda Prompt中启动tensorflow环境，并进入python环境。 
 
测试代码如下:

 

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))1234

运行结果： 

3.其他问题

或许到这里我们并没有满足，我们在Anaconda自带的ipython 和Spyder中import tensorflow的时候一直失败，提示 No module named ‘tensorflow’，如下图，那是因为我们没有在tensorflow的环境下打开它们。

为了能在ipython 和Spyder中使用tensorflow，我们需要在tensorflow的环境中安装这两个的插件。

打开Anaconda Navigator，选择Not installed，找到 ipython和Spyder并安装，笔者这里已经安装好，所以在这个页面没有显示。 

切换到installed，可以看到两个都已经安装好，其实可以按照自己的需要安装。下图显示已经安装好的Spyder: 

安装好插件后，我们需要测试一下。

在Anaconda Prompt中启动tensorflow环境，并运行ipython，import tensorflow发现成功: 

同样，在Anaconda Prompt中启动tensorflow环境，并运行Spyder，等一会儿后会启动Spyder IDE，import tensorflow 同样成功: 

  注意：一定要启动tensorflow 环境下的Spyder才可以import tensorflow，不要去开始菜单运行Spyder，在那里是无法运行的，如： 
  
                                    
   

注意：

运行：

import tensorflow as tf
sess=tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))

         会出现

AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'Session'
原因：
因为是tensorflow 2.0版本

怎么解决：
此时须用

tf.compat.v1.Session()

替代

tf.Session()`

上述代码须为：

import tensorflow as tf
sess=tf.compat.v1.Session(config=tf.compat.v1.ConfigProto(log_device_placement=True))

两个版本tensorflow函数对照：
参考链接：
https://docs.google.com/spreadsheets/d/1FLFJLzg7WNP6JHODX5q8BDgptKafq_slHpnHVbJIteQ/edit#gid=0