Windows下通过Anaconda安装TensorFlow及Spyder编译器

落日映苍穹つ 2022-06-15 09:23 222阅读 0赞

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作者：谭东

时间：2017年5月30日

环境：Windows 7

![Center 1][]

之前讲过通过pip方式安装tensorflow（[http://blog.csdn.net/jay100500/article/details/72792636][http_blog.csdn.net_jay100500_article_details_72792636]），那么今天给大家讲解下通过Anaconda安装tensorflow，并安装运行spyder编译器。网上很多教程不全，官网的也没有详细讲解，通过我的不断试错和寻找解决方案，给大家一个正确完整最新的教程。

先引用别人的话介绍下Anaconda：

Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，支持 Linux, Mac, Windows系统，提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。Anaconda利用工具/命令conda来进行package和environment的管理，并且已经包含了Python和相关的配套工具。

这里先解释下conda、anaconda这些概念的差别。conda可以理解为一个工具，也是一个可执行命令，其核心功能是包管理与环境管理。包管理与pip的使用类似，环境管理则允许用户方便地安装不同版本的python并可以快速切换。Anaconda则是一个打包的集合，里面预装好了conda、某个版本的python、众多packages、科学计算工具等等，所以也称为Python的一种发行版。其实还有Miniconda，顾名思义，它只包含最基本的内容——python与conda，以及相关的必须依赖项，对于空间要求严格的用户，Miniconda是一种选择\[1\]。

好了，先看下通过Anaconda大概安装步骤，Tensorflow官方的，并不是很详细。

如果想安装其他版本Python可以输入：

conda install python=3.5.2

安装OpenCv命令：

conda install -c https://conda.anaconda.org/menpo opencv3

主要用到里面的cv2.pyd。OpenCv目前只支持Python2.7版本的，注意版本对应。并且目前windows版本TensorFlow不支持Python2.7版本的。

![20170530120302123][]

1.去Anaconda官方下载Windows版本的Anaconda。

[https://www.continuum.io/downloads/][https_www.continuum.io_downloads]   我这里选择的是Python3.6 Windows 64位版本的，大概422M左右。如果你需要也可以选择Python2.7版本的。

![20170530120457531][]

2.接下来Create a conda environment named tensorflow by invoking the following command，也就是输入一个命令，去创建一个叫做tensorflow的conda环境。

在cmd下输入或者Anaconda Prompt下输入：

conda create -n tensorflow python=3.5

然后继续输入命令激活tensorflow这个环境：

activate tensorflow

接下来你可以选择安装CPU版本tensorflow，也可以安装GPU版本tensorflow。

先说CPU版本的tensorflow。输入以下命令：

pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.1.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl

GPU版本输入以下命令：

pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-1.1.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl

注意我们这个命令的输入都是在conda 的tensorflow环境下输入的，如何区分？就是窗口的命令前缀有个类似于：

(tensorflow)C:>

这样的前缀的就可以了，这样我们后面的spyder等也将会在这个环境下安装运行。

3.到了这步，我们已经安装好了TensorFlow。接下来可以测试验证下是否可以使用。输入：Python，进入Python编程环境。

然后输入：

>>> import tensorflow as tf
    >>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
    >>> sess = tf.Session()
    >>> print(sess.run(hello))

正确的话，会输出：

Hello, TensorFlow!

更多用法学习，进入 [https://www.tensorflow.org/get\_started/][https_www.tensorflow.org_get_started]

4.接下来我们安装和运行Spyder编译器。

默认情况下Anaconda已经安装了个Spyder，但是这个是在Anaconda下的，不是在TensorFlow环境下的版本，所以会导致无法引用tensorflow模块。

那么我们接下来进入到Anaconda Navigator下，去安装tensorflow下的Spyder。

![20170530122525120][]

![20170530122623339][]

默认这个tensorflow环境里是没有spyder的，我们可以在上面搜索spyder，然后安装即可。

![20170530122746874][]

我们搜索后，这里就有两个Spyder了。默认的Anaconda环境下是Spyder3，Tensorflow环境下的是Spyder2。

5.那我们可以直接点击运行，或者输入命令运行Spyder。

![20170530122959325][]

![20170530123012872][]

![20170530123425477][]

输入代码测试：

import tensorflow as tf
    hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
    sess = tf.Session()
    print(sess.run(hello))

没有报错，正确在console输出：

b'Hello, TensorFlow!'

那么，我们通过Anaconda在Windows下安装TensorFlow及Spyder编译器就成功了。

如果你想使用PyCharm，那么在PyCharm中设置解释器即Project Interpreter为虚拟env下的python.exe。即类似：E:\\Anaconda\\envs\\tensorflow\\python.exe

参考文献:

\[1\]Anaconda使用总结\[OL\].2016.http://www.jianshu.com/p/2f3be7781451

\[2\]Installing TensorFlow on Windows\[OL\].2016.https://www.tensorflow.org/install/install\_windows

[Center]: /images/20220615/71918623b47d4f07abba2e6de6be7e16.png
[BY-SA]: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
[Center 1]: /images/20220615/afaf4e5b2eec43cab6a6f6de8e5fda54.png
[http_blog.csdn.net_jay100500_article_details_72792636]: http://blog.csdn.net/jay100500/article/details/72792636
[20170530120302123]: /images/20220615/7c7c65b5f634422da22ab85759c8309c.png
[https_www.continuum.io_downloads]: https://www.continuum.io/downloads/
[20170530120457531]: /images/20220615/163b85e1649740978eacc66a10f30902.png
[https_www.tensorflow.org_get_started]: https://www.tensorflow.org/get_started/
[20170530122525120]: /images/20220615/519d170138be45cfb20b798a5de92608.png
[20170530122623339]: /images/20220615/fe509030a5244a0b933768a6e8f49b95.png
[20170530122746874]: /images/20220615/067a7e4ba7d443e19b50e9c9a8e63103.png
[20170530122959325]: /images/20220615/98a609f399284a1a88ddc73e1451ac60.png
[20170530123012872]: /images/20220615/32aafecf6e2c42abb70702220ab434fb.png
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