【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
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
【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
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。
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
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
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()
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)
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:
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))
【3】使用jupyter notebook
① 首先激活对应的conda环境
conda activate python38
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.
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
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
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
浏览器页面选择Python(python38)的Kernel即可
【4】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
重新安装Jupyter
conda install jupyter notebook
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
③ No module named ‘sklearn’
conda install scikit-learn
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
