Anaconda 安装低版本tensorflow

以下是安装低版本tensorflow的步骤：
1. 打开Anaconda Prompt。
2. 输入`conda info -e`查看已有的conda虚拟环境。
3. 创建一个名为tensorflow2_learning的虚拟环境，使用以下命令：`conda create -n tensorflow2_learning python=3.6`。
4. 激活新建的conda虚拟环境，使用以下命令：`conda activate tensorflow2_learning`。
5. 在官网上找到所需的tensorflow低版本，复制对应版本的安装命令。
6. 在Anaconda Prompt中粘贴安装命令，运行并输入yes进行安装。
7. 验证是否安装成功，输入`import tensorflow as tf`，如果没有报错则安装成功。
8. 将新环境配置到PyCharm中，以便在PyCharm中使用该环境。

相关问题

anaconda安装gpu版tensorflow

要安装GPU版本的TensorFlow，需要先安装CUDA和cuDNN。然后，可以使用Anaconda来创建一个新的虚拟环境，并在其中安装TensorFlow GPU版本。具体步骤如下：

1. 安装CUDA和cuDNN。可以从NVIDIA官网下载对应版本的CUDA和cuDNN，并按照官方文档进行安装。

2. 安装Anaconda。可以从Anaconda官网下载对应版本的Anaconda，并按照官方文档进行安装。

3. 创建一个新的虚拟环境。可以使用以下命令创建一个名为“tf-gpu”的新环境：

   conda create -n tf-gpu python=3.7

4. 激活新环境。可以使用以下命令激活新环境：

   conda activate tf-gpu

5. 安装TensorFlow GPU版本。可以使用以下命令安装TensorFlow GPU版本：

   conda install tensorflow-gpu

6. 验证安装。可以使用以下代码验证TensorFlow GPU版本是否正确安装：

   import tensorflow as tf
   print(tf.test.is_gpu_available())

如果输出结果为True，则表示TensorFlow GPU版本已经成功安装并可以使用。

anaconda配置GPU版本tensorflow环境

Anaconda是一个流行的Python数据科学平台，它包含了大量的科学计算库和方便管理虚拟环境的功能。如果你想要在Anaconda中配置支持GPU的TensorFlow环境，可以按照以下步骤操作：

1. **安装Miniconda或Anaconda**: 如果你尚未安装，首先从Anaconda官网下载适合你的系统的Miniconda或Anaconda。

2. **初始化环境**:
- 打开终端或命令提示符，创建一个新的conda环境并指定名称，例如`tf-gpu`:

     conda create -n tf_gpu python=3 tensorflow=latest cudatoolkit=your_cuda_version anaconda

其中`your_cuda_version`替换为你计算机上CUDA的实际版本号，如11.0、11.6等。

3. **激活环境**:

   conda activate tf_gpu

4. **检查是否成功安装**:
运行以下命令确认TensorFlow已安装并且能识别到GPU:

   python -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"

5. **更新pip源** (可选，加快包安装速度)：

   conda config --set channel_priority strict
   conda update conda