把镜像地址改为清华大学开源软件镜像站,打开 管理员身份打开cmd 输入
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes

之后在cmd下输入命令安装,建立TensorFlow的anaconda虚拟环境

conda create -n tensorflow python=3.5 anaconda

#conda create -n tensorflow-gpu python=3.5 anaconda

启动anaconda虚拟环境

activate tensorflow

在anaconda环境中安装TensorFlow和Keras

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple keras

pip install  tensorflow

pip install  keras

pip install -I https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.1.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl

参考 : https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/pypi/

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/

如果需要升级pip:               python -m pip install --upgrade pip

如果未定义考虑anaconda环境变量是否配置好。

https://blog.csdn.net/weixin_39750084/article/details/85722233

activate tensorflow之后,输入python查看python版本号,并可以编写测试

如果在虚拟环境下,进入jupyter notebook之后,通过

import sys

sys.executable

查看到notebook还是处于一个非虚拟的python之下时,需要使用如下命令。

conda install nb_conda

安装相关插件。安装过慢则更改镜像路径。如本文所写

之后重启,在notebook中修改环境。。。。。

插件:

conda install -c conda-forge jupyter_contrib_nbextensions

参考链接:

https://www.jianshu.com/p/afea092dda1d
https://blog.csdn.net/sinat_34328764/article/details/83214172

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