anaconda下安装tensorflow(注：不同版本python对应不同版本tensorflow）

anaconda下安装tensorflow，并在Jupyter Notebook上进行tensorflow神经网络学习的步骤，包括常见的坑的解决方案（注：不同版本python对应不同版本tensorflow） 在本文中，我们将详细介绍如何在Anaconda环境下安装Tensorflow，并在Jupyter Notebook上进行神经网络学习，同时解决可能遇到的一些常见问题。请注意，Tensorflow的版本与Python版本之间有特定的对应关系，因此选择正确的Python版本和Tensorflow版本至关重要。 让我们来看看安装Tensorflow的步骤： 1. **配置国内pip源**：由于默认的Anaconda仓库位于国外，下载速度可能较慢，我们可以切换到国内的清华大学镜像源。在Anaconda Prompt中，输入以下命令： ``` conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes ``` 2. **创建Tensorflow环境**：在Anaconda Prompt中，创建一个名为`tensorflow`的环境并指定Python版本，例如Python 3.6： ``` conda create -n tensorflow python=3.6 ``` 3. **激活环境**：使用以下命令激活刚创建的环境： ``` activate tensorflow ``` 4. **安装Tensorflow**：根据Python版本安装对应的Tensorflow。对于Python 3.6，使用以下命令： ``` pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.3.0rc0-cp36-cp36m-win_amd64.whl ``` 5. **验证安装**：启动Python解释器，导入Tensorflow并运行简单示例来确认安装成功： ``` python import tensorflow as tf sess = tf.Session() a = tf.constant(10) b = tf.constant(12) print(sess.run(a + b)) ``` 接下来，我们将讨论两个常见的问题及其解决方案： **问题1：FutureWarning：Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated** 当使用Tensorflow时，如果遇到这个警告，可能是因为numpy版本过高。解决方法是降级numpy至1.16.0版本： ``` pip install numpy==1.16.0 –i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ ``` 之后，再次运行验证安装成功的代码，确保问题已解决。 **问题2：pip安装Tensorflow时出现“is not a supported wheel on this platform”错误** 这个错误通常表示尝试安装的wheel文件与当前平台不兼容。解决方法是确认你正在使用的Python版本和Tensorflow的wheel文件对应正确。例如，如果你使用的是Python 3.6，应该安装适用于Python 3.6的Tensorflow whl文件。如果已经确认无误但仍然报错，可能是其他环境问题，如Python版本不匹配或pip版本过低，这时可以尝试更新pip： ``` pip install --upgrade pip ``` 或者重新创建并激活环境，再尝试安装。 安装Tensorflow时需要特别注意Python版本与Tensorflow版本的对应关系，并且要确保使用可靠的镜像源以加快下载速度。在遇到问题时，可以通过调整依赖库的版本或更新工具来解决。通过以上步骤和注意事项，你应该能在Anaconda环境下顺利安装Tensorflow并开始你的神经网络学习之旅。