基于Anaconda搭建深度学习环境，安装Tensorflow、Keras和Pytorch_conda先装keras还是tensorflow

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前言

安装好Anaconda之后，我们可以接着配置一个用于人工智能开发的Python环境。

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一、创建新的Python环境

1、打开Anaconda Prompt

2、创建一个名为badou的Python环境，版本号为3.7.1，命令如下：

conda create -n badou python=3.7.1
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3、等待响应完毕，输入y表示确认安装

4、切换到刚刚创建的"badou"环境，命令如下

conda activate badou
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注：使用命令切换一次就可以了，后续所有的包都会安装在该badou环境下！

二、安装Tensorflow

在创建好的badou环境中，我们需要安装Tensorflow框架，使用如下命令：

conda install tensorflow=1.15
1

其中，conda install代表安装命令，tensorflow代表包名，1.15是tensorflow包的版本号

同样的，输入y表示确认安装

三、安装Keras

安装Keras框架，操作方法与上述一致，使用命令如下：

conda install keras=2.3.1
1

四、安装Pytorch

安装Pytorch框架，操作方法与上述一致，使用命令如下：

conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 cpuonly -c pytorch
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五、安装图像处理相关库（扩展）

安装skimage、matplotlib、opencv库，操作方法与上述一致，使用命令如下：

conda install scikit-image
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conda install scikit-learn
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conda install matplotlib
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pip install opencv-python==4.5.5.62 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
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六、验证是否安装成功

保证已切换到badou环境下，输入python进入编程模式，依次输入以下导入代码，无任何报错信息即安装成功：

import tensorflow
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import keras
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import torch
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import skimage
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import sklearn
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import matplotlib
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import cv2
1

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总结

以上就是今天要讲的内容，本文使用Anaconda新建了一个Python环境，安装了几个常用的人工智能开发框架，仅供参考。