Windows-Anaconda3+TensorFlow-安装教程

### Windows-Anaconda3+TensorFlow-安装教程 #### 一、安装Anaconda3教程 ##### （一）下载Anaconda3 首先访问Anaconda官方网站（https://www.anaconda.com/download/），根据您的操作系统选择合适的版本。对于Windows系统，推荐下载Python 3.6版本的64位安装包，确保与TensorFlow兼容性最佳。 **图1.1 Anaconda3下载界面** 下载完成后，您将获得一个Anaconda安装包，双击启动安装向导。 ##### （二）安装Anaconda3 1. **安装向导界面**（图1.2）：安装过程非常直观，按照提示进行即可。 **图1.2 Anaconda3安装界面** 2. **选择安装类型**（图1.3）：通常情况下，选择“Just Me”安装类型即可，这样只会为当前用户安装Anaconda3。如果希望所有用户都能使用Anaconda3，可以选择“All Users”。 **图1.3 安装选择用户界面** 3. **环境变量设置**（图1.4）：安装过程中，有一个重要选项是“Add Anaconda to my PATH environment variable”。务必勾选此选项，这样可以确保Anaconda被正确地添加到系统的PATH环境变量中，从而方便后续使用Anaconda的命令行工具。 **图1.4 选择设置环境变量界面** 4. **安装完成**（图1.5）：安装完成后，在开始菜单中可以找到Anaconda3的相关组件，包括Jupyter Notebook等。 **图1.5 开始菜单** 5. **使用Jupyter Notebook**：双击“Jupyter Notebook”图标，将打开一个控制台窗口（图1.6）。同时，您的默认浏览器也会自动打开Jupyter Notebook的界面（图1.7）。 **图1.6 控制台窗口** **图1.7 Jupyter界面** 6. **创建新的Python程序**（图1.8）：在Jupyter Notebook界面中，点击右上角的“New”按钮，然后选择“Python 3”即可创建一个新的Python脚本。 **图1.8 Jupyter操作演示** 至此，Anaconda3的安装及基本使用已经完成。 #### 二、吴恩达DeepLearning课程课后作业下载教程 ##### （一）作业下载 访问GitHub仓库（https://github.com/stormstone/deeplearning.ai），下载对应的学习资源。将解压后的文件保存至C盘的用户目录中。在Jupyter Notebook界面中，您可以直接看到并运行这些作业。 **图2.1 作业下载界面** **图2.2 保存界面** **图2.3 Jupyter作业显示** **图2.4 Jupyter打开作业** ##### （二）运行作业 打开某个具体的作业，如第一课第二周的作业，可以直接在Jupyter Notebook中运行（通过按`Enter + Shift`组合键）和调试代码。 #### 三、TensorFlow安装教程 ##### （一）TensorFlow安装 1. **创建conda环境**：在Anaconda Prompt中，使用以下命令创建一个名为“tensorflow”的新环境： ``` conda create -n tensorflow python=3.6 ``` 2. **激活环境**：使用以下命令激活新创建的环境： ``` activate tensorflow ``` 激活后，命令提示符前会显示“（tensorflow）”。 **图3.1 激活后的tensorflow** 3. **安装TensorFlow**：在激活的环境中，根据需求安装TensorFlow CPU版本或GPU版本。 - 对于CPU版本： ``` pip install tensorflow ``` - 对于GPU版本： ``` pip install tensorflow-gpu ``` 如果安装失败，请尝试多次，直至成功。 4. **测试安装**：在Anaconda Prompt中进入Python解释器，测试TensorFlow是否成功安装： ``` python import tensorflow as tf hello = tf.constant("hello, tensorflow!") sess = tf.Session() print(sess.run(hello)) ``` **图3.2 TensorFlow导入测试** 5. **使用TensorFlow**：每次使用TensorFlow时，都需要先激活对应的conda环境。例如，在命令提示符中输入： ``` activate tensorflow python import tensorflow as tf ``` 6. **配置Jupyter Notebook**：为了在Jupyter Notebook中使用TensorFlow，还需要安装ipython和jupyter组件： ``` conda install ipython conda install jupyter ipython kernel install --self --user ``` 若成功，将出现如下提示： ``` Installed kernelspec python3 in C:\Users\XXX\Jupyter\kernels\python3 ``` **图3.3 查看环境** 7. **测试安装**：在Jupyter Notebook中新建一个文件，尝试导入TensorFlow，确认其是否已正确安装。 **图3.4 Jupyter导入TensorFlow测试** 如果程序能够正常运行，说明TensorFlow安装成功。 ##### （三）如何更新TensorFlow版本（选读） 1. **查看当前版本**：在Python解释器中输入以下代码，可以查看当前安装的TensorFlow版本： ``` import tensorflow as tf print(tf.__version__) ``` 2. **卸载旧版本**：如果需要更新版本，先卸载旧版本： ``` pip uninstall tensorflow ``` 3. **安装新版本**：根据需要安装指定版本或最新版本的TensorFlow： ``` pip install tensorflow==版本号 ``` 或者直接安装最新版本： ``` pip install --upgrade tensorflow ``` 4. **测试新版本**：重复之前的测试步骤，确保新版本已成功安装。 通过以上步骤，您可以在Windows环境下顺利安装并使用Anaconda3和TensorFlow，为机器学习和深度学习的研究提供强大的工具支持。