使用Anaconda安装TensorFlow详细教程

一、Anaconda安装

可以参考笔者的这篇博客：Anaconda安装详细教程

二、准备工作

1、单击启动Anaconda Prompt创建新虚拟环境

2、在Anaconda Prompt依次执行以下命令conda create -n pytorch python=3.6，创建名字为tensorflow的虚拟环境，再通过命令conda info --envs可以查到已存在的虚拟环境(tensorflow存在其中)

3、再使用命令conda activate tensorflow激活刚刚建立好的虚拟环境tensorflow，可以看见小括号中由base环境切换到tensorflow环境

三、TensorFlow安装

1、TensorFlow版本选择

TensorFlow版本分为CPU版本和GPU版本，CPU版本一般电脑都可以安装，但是GPU版本只有电脑的显卡支持cuda才可以安装，这两个版本的区别主要在于运行速度，GPU版本的TensorFlow运行速度更快，所以若电脑显卡支持cuda，推荐安装GPU版本。本文以安装GPU版本的TensorFlow进行说明。

2、TensorFlow的GPU版本对应Python版本

所有博客都建议去Tensorflow文档查看，其网址为https://tensorflow.google.cn/install/source_windows，但是笔者确没有找到。根据笔者安装的经验，TensorFlow 1.x的GPU版本对应的Python版本在3.7以下，TensorFlow 2.0和TensorFlow 2.1的GPU版本对应的Python版本在3.7以下，TensorFlow 2.2的GPU版本对应的Python版本在3.8以上。

笔者建议在创建虚拟环境时即指定Python版本为3.6版本既可向下兼容TensorFlow 1.x的GPU版本，又可以兼容TensorFlow 2.x的GPU版本。此处指出笔者安装TensorFlow 的GPU版本时出现的一个问题，因为笔者的base环境的Python版本为3.8版本，在创建虚拟环境时默认为Python版本为3.8。随后直接安装了最新的TensorFlow 2.3 的GPU版本，在进行测试时输入语句

import tensorflow as tf

直接报错：module 'numpy' has no attribute 'object'，具体原因不可知。

3、TensorFlow的GPU版本安装

（1）在刚才最小化的Anaconda prompt窗口中输入命令conda install -c aaronzs tensorflow-gpu==1.15.0(注意这是TensorFlow 1.x的最后一个版本)

（2）待下载完毕后，输入python，会显示python版本为3.6。之后进行TensorFlow的测试，输入以下代码：

import tensorflow as tf
import os
a = tf.constant(1.)
b = tf.constant(2.)
print(a+b)
print(tf.__version__)
print('GPU:', tf.config.list_physical_devices('GPU'))
print(tf.test.is_gpu_available())

输出结果为：

Tensor("add:0", shape=(), dtype=float32)
1.15.0
# 笔者在测试第三个print时有问题，大家可以自行测试
AttributeError: module 'tensorflow._api.v1.config' has no attribute 'list_physical_devices'
True

无需安装cuda和cuDNN！！

参考博客：

（1）TensorFlow-GPU极简———不用安装cuda、cuDNN！！！
（2）使用anaconda安装tensorflow （windows10环境）
（3）Anaconda安装使用及tensorflow配置