win10安装anaconda及tensorflow1.9版本
前言
因为之前的anaconda的conda命令不能用,又找不到原因,所以就决定重装anaconda,然后再装个tensorflow环境。。
正文
可以去官网下载,也可以去清华的开源软件镜像站下载https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/,我这里下载了2018年12月的python3.7版本,注意是64位win10,
然后点击下去安装就行了,注意要把path添加到系统环境变量里去
添加conda镜像
conda config --add channelshttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
添加pip镜像并升级
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package
查看环境是否安装成功
(base) C:\Users\dell>conda --version
conda 4.5.12 (base) C:\Users\dell>conda info --envs
# conda environments:
#
base * D:\Program Files\Anaconda
tensorflow D:\Program Files\Anaconda\envs\tensorflow
这里有tensorflow环境是因为我后来创建了
创建环境
conda create --name tensorflow python=3.6
在该环境里安装tensorflow-GPU版本
pip install tensorflow-gpu==1.9.0
验证一下,正常
激活/关闭环境
conda activate tensorflow #激活 conda deactivate #关闭
其他问题
一、
如果要在iPython、Spyder和jupyter notebook中使用tensorflow,则必须在tensorflow的环境中按照这三个插件,具体:
找到tensorflow环境里unstalled的插件,然后apply一下就行了
测试方法就是在Anaconda Prompt中先激活tensorflow环境,然后分别iPython、Spyder、jupyter notebook唤醒三个插件,可以看到所处环境都是之前安装的tensorflow环境了
二、
装完Anaconda的3.7python后,发现原来系统的python3.6被覆盖了,打开CMD命令行窗口后,敲python,进入的是anaconda的python3.7,那我怎么才能进入我之前的python环境?
经过思考,应该是系统环境变量的原因,Anaconda的环境变量在原来的python上面了,导致系统默认是Anaconda的python环境,于是在系统环境变量里进行修改,但是又因为环境变量
字符太多,导致:此环节变量太大。此对话框允许将值设置为最长2047个字符
参考了一种方法:把相同的路径提取出来单独设成一个环境变量,然后在path里面进行重写,具体:
然后path里面:
%Python_PATH%\Scripts;%Python_PATH%;%Anaconda_PATH%;%Anaconda_PATH%\Library\mingw-w64\bin;%Anaconda_PATH%\Library\usr\bin;%Anaconda_PATH%\Library\bin;%Anaconda_PATH%\Scripts;
win10安装anaconda及tensorflow1.9版本的更多相关文章
- win10安装Anaconda+TensorFlow+配置PyCharm
其实很简单,我这里也只是记录一下而已. 第一大坑:anaconda必须安装4.2以前的版本,不能安装4.3以后的 版本:满满的血泪史 因为我们需要安装自带的python必须是3.5,才可以调用Tens ...
- win10 安装anaconda 无法使用pip 报错缺少SSL模块
在anaconda prompt里可以正常使用pip,普通cmd下activate后也可以使用.但不激活就不行. 解决方法: 是环境变量的问题. 安装anaconda需要添加三个环境变量,而不是只添加 ...
- win10下Anaconda 2 和 3 共存安装,并切换jupyter notebook和Pycharm中的对应版本
win10下Anaconda 2 和 3 共存安装,并切换jupyter notebook和Pycharm中的对应版本 zoerywzhou@163.com http://www.cnblogs.co ...
- Win10安装TensorFlow1.9-GPU版本
前言 前段时间更新自己电脑上的tf1.4到1.9,没想到踩了这么多坑...特意记录下来希望可以帮到大家 删除旧版本 如果你电脑上没有安装旧版本的tf,就可以忽略这一步.我是因为想要升级到最新版本,所以 ...
- 2018最新win10 安装tensorflow1.4(GPU/CPU)+cuda8.0+cudnn8.0-v6 + keras 安装CUDA失败 导入tensorflow失败报错问题解决
原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9747019.html 基本开发环境搭建 1. Microsoft Windows 版本 关于W ...
- 【吴恩达课程使用】anaconda (python 3.7) win10安装 tensorflow 1.8 cpu版
[吴恩达课程使用]anaconda (python 3.7) win10安装 tensorflow 1.8 目前tensorflow是只支持到python3.6的,anaconda最新版本已经到pyt ...
- 【吴恩达课程使用】keras cpu版安装【接】- anaconda (python 3.7) win10安装 tensorflow 1.8 cpu版
一.确认tensorflow的版本: 接上一条tensorflow的安装,注意版本不匹配会出现很多问题!:[吴恩达课程使用]anaconda (python 3.7) win10安装 tensorfl ...
- Win10上安装Keras 和 TensorFlow(GPU版本)
一. 安装环境 Windows 10 64bit 家庭版 GPU: GeForce GTX1070 Python: 3.5 CUDA: CUDA Toolkit 8.0 GA1 (Sept 2016 ...
- Windows解决anaconda下双python版本安装TensorFlow
首先,就是双版本anaconda的安装: 以前安装好的是python2.7版本,而TensorFlow的安装仅支持3.5版本的.但是自己本来的2.7版本又不想遗弃.所以安装双版本的: 在anacond ...
随机推荐
- VMware主机使用无线上网
VMware主机使用无线上网,默认的NAT连接在ubuntu下上不了网,需要把网络适配器改成桥接模式.
- Softmax函数与交叉熵
在Logistic regression二分类问题中,我们可以使用sigmoid函数将输入Wx+b映射到(0,1)区间中,从而得到属于某个类别的概率.将这个问题进行泛化,推广到多分类问题中,我们可以使 ...
- windows下查看C语言字符数组(俗称:字符串)在内存中地址信息的操作过程
#include <stdio.h> #pragma warning(disable:4996) int power10(int n) { ) { ; } ; ; i < n; ...
- Mac OS找不到/usr/include文件夹的解决办法
Mojave最新解决方案:终端执行: xcode-select --install #完成后执行 sudo installer -pkg /Library/Developer/CommandLineT ...
- jmeter测试文件上传功能
最近为了完成自动化KPI开始慢慢接触jmeter,其中遇到了不少问题,今天就遇到了文件上传的问题,在这里记录下加深记忆,也可供jmeter初级使用者作为一个参考.另外论坛上已有同事发过关于jmeter ...
- Levenberg-Marquardt优化和zipf分布
最近审论文和看报告中遇到LM优化和齐普夫分布,于是查了一下. LM方法是高斯牛顿迭代方法的改进,下面分别是高斯牛顿.齐普夫方法的公式: Δ=−(JfTJf)−1JfTf,Δ=−(JfTJf+λI)−1 ...
- 解决postgresql在docker中无法保存状态的问题
PS:最佳解决方式是将目录挂载到宿主机,容器出问题了,数据还在,以下方式容器出问题会丢失数据,以下思想只供参考!!! 用过docker的人都知道,docker是不适合来放数据库的,这也不是绝对的.如果 ...
- 【leetcode】1220. Count Vowels Permutation
题目如下: Given an integer n, your task is to count how many strings of length n can be formed under the ...
- ModelSerializer 使用知识点_serializers.SerializerMethodField()使用场景总结
serializers.SerializerMethodField和钩子方法结合,可以实现对ModelSerializer类的一些字段进行二次加工,返回,如下:1.对以ModelSerializer的 ...
- logstash之Filter插件
Logstash之所以强悍的主要原因是filter插件:通过过滤器的各种组合可以得到我们想要的结构化数据 1:grok正则表达式 grok**正则表达式是logstash非常重要的一个环节**:可以通 ...