Python3.7 版本安装 TensorFlow CPU版本_python3.7对应的tensorflow版本

Python3.6 版本安装 TensorFlow(3.7也是一样的)

1. 创建 python 其他版本环境

1.1 Linux 打开终端，Windows 打开 cmd

1.2 执行命令

conda create --name tensorflow python=3.6
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注：tensorflow为自定义的环境名，后面的3.6可根据需求填写python版本

当询问是否执行时，输入y(yes)

2. 进入环境

conda activate tensorflow
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退出

conda deactivate
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3. 在 TensorFlow 环境下安装 tensorflow

在环境内执行命令

pip install tensorflow
pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow
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4. jupyter 的相关配置

4.1 激活对应的conda环境，前面没有退出就不需要

conda activate tensorflow
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4.2 安装ipykernel

conda install ipykernel
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4.3 将环境写到 kenel 里面

python -m ipykernel install --user --name tensorflow --display-name "Python (python36)"
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其中 tensorflow 为自己想在 jupyter 运行的环境，后面的 Python (python36) 为新的 kenel 的名字，然后切换到自己想工作的目录下执行 jupyter 命令，目录的切换不多说

jupyter notebook 
或者
jupyter lab
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4.4 初始选择启动新的 .ipynb ，直接选择自己的kernel

4.5 如果是已经工作的 .ipynb 则选择切换 kernel

点击Kernel，选择Change Kernel

选择自己的 kernel 环境，kernel的位置有的会不一样，选择刚刚自己设置好的kernel

5. 测试 tensorflow

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