今天给各位分享conda环境安装tensorflow的知识，其中也会对conda环境安装jupyter notebook进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
- 1、关于深度学习框架TensorFlow2的安装的问题?
- 2、anaconda5.30配置
- 3、安装tensorflow后再使用pip安装其他包的时候报错
- 4、anaconda里安装了两个版本的python,一个3.6一个3.5(为tensorflow...
- 5、Anaconda安装第三方包时遇到的问题及解决方法笔
- 6、conda指定创建环境目录
关于深度学习框架TensorFlow2的安装的问题?
1、安装TensorFlow的方式有多种，其中最简单也是最常见的方式是使用pip命令来安装。可以在终端输入以下命令来安装TensorFlow：sudo pip3 install tensorflow 这个过程可能需要一段时间，具体时间长度取决于树莓派计算机的性能和网络环境。
2、安装TensorFlow建议使用anaconda创建一个新的Python环境，以避免与其他Python环境发生冲突。在新的Python环境中，你可以使用pip命令安装TensorFlow。pipinstalltensorflow-gpu这将安装最新版本的TensorFlowGPU版。如果你的机器没有GPU，则应使用以下命令安装TensorFlowCPU版。
3、TensorFlow：TensorFlow是一款由Google开发的深度学习框架，可以用于构建和训练各种类型的机器学习模型。
4、第一步是选择合适的计算机配置。通常需要一台具有良好图形处理器（GPU）和大容量内存的计算机，比如8GB或以上的内存和NVIDIAGeForce或AMDRadeon系列的GPU。当然，如果你的预算较高，可以选择相应更高级别的硬件。第二步是安装深度学习框架。
5、为什么 Keras 被认为是深度学习的未来？在Ubuntu上面一步一步安装Keras。Keras TensorFlow教程：Keras基础知识。了解 Keras 序列模型1 实际例子讲解线性回归问题 使用 Keras 保存和回复预训练的模型 Keras API1 使用Keras API开发VGG卷积神经网络2 使用Keras API构建并运行SqueezeNet卷积神经网络。
anaconda5.30配置
1、anaconda30配置：安装完anaconda，就相当于安装了Python、IPython、集成开发环境Spyder、一些包等等。这个和我们直接安装Python得到的Python shell用法一样。当然由于安装了anaconda，所以在这里好多包我们都可以使用了。
安装tensorflow后再使用pip安装其他包的时候报错
你的问题应该什安装了anaconda后，它移动了你的原始Pip的位置，所以你的pip指令失效。
首先，你得先安装Python；这里我直接使用的是Anaconda，这就省得自己再去安装好多包。其次，打开控制台命令窗口：输入pip install tensorflow，如果能安装成功说明你的python版本安装正确了。
缺少依赖项：TensorFlow 可能依赖于命令行环境中未安装的其他包。您可以尝试使用命令 安装缺少的依赖项。pip install dependency_name 权限问题：您可能没有足够的权限在命令行环境中安装 TensorFlow。尝试以管理员身份运行命令提示符。
先在Pycharm外的环境安装，然后把这个包添加到Pycharm的运行环境。
在网上看到可以用anaconda安装，在终端输入“conda create -n tensorflow python=7”，但是我的是7，把后面的版本号改成7，成功了，然后激活tensor flow，“source activate tensorflow”，之后再用pip install tensor flow，又是失败。在多次的失败中。终于被我找到了一个正确的安装方法。
anaconda里安装了两个版本的python,一个3.6一个3.5(为tensorflow...
说明你的默认环境是6的，你在安装5的时候有没有为 这个虚拟环境命名？ 如果不记得了话，在anaconda的安装目录下有一个envs 文件夹，里面有你自己安装的虚拟环境。
打开Anaconda Prompt 证明tensorflow安装成功 2进入Anaconda Navigator，将Application栏的root切换成tensorflow，再安装Spyder。
安装完毕后，在annconda prompt下输入python后回车，进入python编辑器。在python环境下输入import tensorflow后回车 附件内容不可上传，可私信我。
命令：conda create -n Pytorch python=6 创建成功 现在在来创建一个Python环境，用这个管理界面来创建：单击python左边的选择框，按照图示，选择对应的历史版本， 接下来选择应用，然后等待了：接下来再是等待。然后修改系统环境变量。
创建环境 上面三行命令创建了3个环境，分别是envenvenv3，每一个环境安装了不同的python版本。激活环境 激活环境后，我们就可以在被激活的环境中配置相应的软件了，比如：TensorFlow。这样我们就能同时根据不同的python版本，安装多个TensorFlow，==但是要注意环境的名字不能重复==。
控制面板---程序（卸载程序），找到5版的Python卸载即可，同时查看7版本的Python程序是否存在，如果存在，说明仅仅是环境变量没添加而已，配置环境变量即可，如果不存在了，只有重新安装7版本Python了。
Anaconda安装第三方包时遇到的问题及解决方法笔
选择想要配置的python环境，在右侧搜索框中输入要安装的第三方包，找到后勾选，点击右下方apply按钮，即可完成安装。请点击输入图片描述 请点击输入图片描述 END CLI方式 双击打开Anaconda Prompt，输入 pip install （xxx），括号内为要安装的第三方包名。回车即可完成安装。
anaconda去安装第三方工具包，首先打开Anaconda Prompt就是类似一个控制台的东西，打开后输入命令 conda install 工具包的名字。例如安装jupyter，就可以输入conda install jupyter然后敲下回车则立即安装下载。
软件安装程序问题：如果软件安装程序拿到别的电脑上安装也一样，删除后重装也一样，一般考虑软件安装程序有问题或不完整，建议到官网重新下载安装程序后再试。
无奈决定重装Anaconda。 先把ENV文件拷出来，然后用自带的卸载程序卸载，重装以后再把虚拟环境拷进去。教训是，重装是最快的，有问题的时候还是重装吧 Python pandas包用于数据操作和分析，更直观的方式处理标记或关系数据。
配置的方法我们可以去官网了解。下面我们以Pycharm为例。其实如果anaconda在Pycharm之前安装，那么遇到解释器选择的时候会有一个选项，我们直接选择就OK了。如果在Pycharm之后安装，我们只需要手动设置一下Pycharm所用的解释器就行了。
第一步：在终端输入spyder return，若有错误提示，且为ValueError： PyCapsule_GetPointer called with incorrect name，则执行pip uninstall pyqt5，再执行pip install PyQt5==13 -i https：//pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/，我的成功打开。若无错误提示，看第二步。
conda指定创建环境目录
1、conda create -p /opt/environment/.conda/envs/env_name python=7 以上命令创建一个名字为env_name的环境。env_name可自定义，可以为keras， tensorflow， my_tensorflow等等。
2、可以用如下命令创建一个名字为my_py_env，python版本为2的虚拟环境。
3、默认情况下，conda 创建的新环境 以及过往安装的模块缓存都存储在用户目录下，这一点不会在 conda （user-specific）配置文件 $HOME/.condarc 中体现出来，除非用户修改了默认设置。
4、通过conda create --name [环境名] python=8创建新环境，灵活切换Python版本。 利用conda activate [环境名]激活和conda deactivate退出环境。 从命令行管理包，如安装、更新、卸载，甚至是查看包信息。 通过这些步骤，你不仅拥有了一个高效、灵活的Python环境，还能体验conda带来的便利。
关于conda环境安装tensorflow和conda环境安装jupyter notebook的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
