Win10下Anaconda3安装与Tensorflow2.1.0、1.14.0配置指南

本文主要介绍了在Windows 10操作系统中如何安装和配置Ananconda3，以及在其中分别安装TensorFlow 2.1.0和1.14.0的详细步骤。 首先，你需要从官方网站下载Anaconda3的最新版本。安装时，建议不要在安装过程中直接将Anaconda路径添加到系统环境变量中，而是等待安装完成后手动添加。安装过程完成后，可以通过在命令行中输入`conda`、`conda --version`和`conda info`来检查是否安装成功。 接下来，为了加快软件包的下载速度，你需要配置Anaconda的国内镜像源。这里推荐使用清华大学的镜像源，通过执行以下命令添加： ```bash conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge conda config --set show_channel_urls yes ``` 然后，创建一个新的Anaconda环境，用于安装TensorFlow 2.1.0。在命令行中输入： ```bash conda create -n tensorflow2 python=3.x conda activate tensorflow2 ``` 在新创建的环境中，使用pip安装TensorFlow 2.1.0： ```bash pip install tensorflow==2.1.0 ``` 安装完成后，退出当前环境： ```bash conda deactivate ``` 为了验证TensorFlow 2.1.0是否安装成功，再次激活该环境并运行Python，导入TensorFlow库并打印版本号： ```bash conda activate tensorflow2 python >>> import tensorflow as tf >>> print(tf.__version__) ``` 接下来，要在同一系统中安装TensorFlow 1.14.0，你需要创建另一个环境： ```bash conda create -n tensorflow1 python=3.x conda activate tensorflow1 ``` 在这个新的环境中，同样使用pip安装TensorFlow 1.14.0： ```bash pip install tensorflow==1.14.0 ``` 最后，通过与之前相同的方法测试TensorFlow 1.14.0的安装是否成功。 总结一下，这个过程包括了下载和安装Anaconda3，配置环境变量，添加国内镜像源，创建并管理多个conda环境，以及在每个环境中安装不同版本的TensorFlow。这有助于保持环境的隔离，避免不同版本的库之间可能出现的冲突。在进行深度学习项目时，这种环境管理方式非常实用，尤其是当你需要同时处理不同版本的依赖时。