Windows环境下Tensorflow与Keras安装教程

"这篇文档提供了一份在Windows操作系统上使用Anaconda环境安装TensorFlow CPU版本和Keras的详细教程。教程适合想要学习神经网络和深度学习的初学者，提供了从安装到验证安装成功的完整步骤，并给出了在Jupyter Notebook中切换TensorFlow和Theano后端的方法。" 在Python开发环境中，TensorFlow和Keras是两个非常重要的深度学习框架。TensorFlow是由Google Brain团队开发的开源库，用于数值计算和大规模机器学习任务，而Keras则是一个高级神经网络API，它可以在TensorFlow、Theano或Microsoft Cognitive Toolkit（CNTK）等后端上运行。 首先，安装TensorFlow的步骤通常包括以下几个部分： 1. 安装Anaconda：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包和管理工具，如conda，用于创建、管理和部署环境。 2. 创建Python环境：在Anaconda Prompt中，使用`conda create -n tf_keras python=3.6`命令创建名为`tf_keras`的新环境，并激活该环境`conda activate tf_keras`。 3. 安装TensorFlow：在激活的环境中，通过`pip install tensorflow`命令安装TensorFlow的CPU版本。GPU版本需要NVIDIA GPU驱动和CUDA/CUDNN支持。 4. 验证安装：启动Python解释器，输入`import tensorflow as tf; print(tf.__version__)`来检查TensorFlow是否成功安装并显示版本号。 接着，安装Keras的步骤： 5. 安装Keras：在已安装TensorFlow的环境中，使用`pip install keras`命令安装Keras。 6. 验证Keras安装：同样在Python环境中，输入`import keras; print(keras.__version__)`，如果能正常显示Keras版本号，说明Keras已成功安装并与TensorFlow集成。 在Jupyter Notebook中切换后端： 7. 临时切换：在Jupyter Notebook中，可以使用`%tensorflow_version`魔法命令来临时切换后端，例如`%tensorflow_version 1.x`或`%tensorflow_version 2.x`。 8. 永久切换：若需永久改变Keras的后端设置，需要编辑`~/.keras/keras.json`文件。在文件中找到"backend"字段，将其更改为所需的后端名称（如"tensorflow"或"theano"）。由于编码问题，建议直接复制整个文件内容，修改后重新粘贴回文件。 这个教程对于初次接触TensorFlow和Keras的用户来说非常实用，它详细指导了从环境配置到验证安装的每一步，同时提供了在Jupyter Notebook中灵活切换后端的方法，帮助用户更好地进行深度学习实践。