初入深度学习,就遇到了困难,一直安装不了tensorflow和keras库!!!真是让人着急!!!在经过无数次尝试,看了无数篇博客之后,终于安装上了。下面是具体的安装步骤。
首先,创建一个新的环境,这个环境适合python3.5使用;
conda create -n py35 python=3.5 anaconda
如果在创建过程中出现如下错误
RemoveError: 'setuptools' is a dependency of conda and cannot be removed from conda's operating environment
按下面步骤进行:
第一步,卸载setuptools库;
pip uninstall setuptools
第二步,重新安装setuptools库;
conda install setuptool
然后,创建名tensorflow的环境,并安装python3.5;
conda create -n tensorflow python=3.5
接着,激活tensorflow;
conda activate tensorflow
在此步结束之后,可使用 conda info --envs 语句查看conda环境,看tensorflow环境是否创建成功,这里是已经创建成功的情况。
第四步,在tensorflow环境中,安装tensorflow1.2版本;
第五步,继续安装keras库;
pip install keras
最后,测试tensorflow库和keras库是否安装成功,这里是安装成功的。
如果在import tensorflow时出现以下错误
(1)第一种错误:
但conda list 中包含tensorflow库,按一下步骤进行:
首先,升级setuptools库;
pip install --upgrade -I setuptools
然后,重新安装tensorflow库。
pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow
(2)第二种错误:
将numpy版本降低:
pip install numpy==1.16
注:此过程在网络较好的情况下进行,过程较长,请耐心等待。
总结
以上所述是小编给大家介绍的win10 + anaconda3 + python3.6 安装tensorflow + keras的步骤详解,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对网站的支持!
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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