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tensorflow环境中已安装库

news 来源：原创 2025/5/16 2:44:46

1. 深度学习课前准备工作

Anaconda3、TensorFlow和keras安装方法

1 下载Anaconda： Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64.exe 双击安装，选定环境变量
2 开始菜单打开Anaconda Prompt：（2、3、4有链接科学上网）
创建环境：conda create tf2
切换环境：conda activate tf2 （前缀（base）变成（tf2））
3 安装TensorFlow：conda install tensorflow=2.0.0（而非pip install TensorFlow2.0.0）
检测安装成功 ： 依次输入python、import tensorflow as tf 、print(tf.version)
显示2.0.0即成功
4 安装keras：
conda install mingw libpython
conda install theano
conda install keras2.3.1
参考链接：https://blog.csdn.net/m0_73550224/article/details/129645170?spm=1001.2014.3001.5506
5 查看已安装列表 conda list

pytorch（CPU）安装方法

conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch

PyCharm（社区版）安装方法

https://blog.csdn.net/qq_44809707/article/details/122501118?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%25229c0ee4633cd66508e44f0acbe9081aca%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334…%2522%257D&request_id=9c0ee4633cd66508e44f0acbe9081aca&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2alltop_positive~default-2-122501118-null-null.142v101pc_search_result_base4&utm_term=pycharm%E5%AE%89%E8%A3%85%E6%95%99%E7%A8%8B&spm=1018.2226.3001.4187

Google Colab与的使用（需科学上网）

最先观看：https://blog.csdn.net/weixin_44498476/article/details/107700730
http://jianshu.com/p/a42d69568966
使用colab直接访问本地数据：http://blog.csdn.net/qq_35812205/article/details/119491726
如何直接使用Jupyter Notebook链接到colab使用google GPU进行代码执行？在草稿中查看

Jupyter Notebook（使用常用操作）

按 Shift + Enter：运行当前单元格，并跳到下一个单元格。
按 Ctrl + Enter：运行当前单元格，但光标停留在该单元格。
按 Alt + Enter：运行当前单元格，并在下方插入一个新单元格。

Tab键进行补全
Shift+tab键 显示 字母含义

2. tensorflow2.0环境已安装库总计

tensorflow2.0环境已安装库总计简略版：python=3.6.5、tensorflow=2.0.0、nb_conda（Jupyter Notebook的插件）、mingw libpython theano、keras==2.3.1、SVR相关包： scikit-learn （conda install scikit-learn）、matplotlib （画图工具）
已更新conda 为4.10

conda create -n tf2 python=3.6.5conda
conda install tensorflow=2.0.0
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
conda install mingw libpython
在这里插入图片描述
conda install theano
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
conda install keras==2.3.1
在这里插入图片描述
已更新conda 为4.10
已安装：SVR相关包： scikit-learn （conda install scikit-learn）/ matplotlib

不清楚是否安装了 nb_conda 没（一个 Jupyter Notebook 的扩展，它允许用户在 Jupyter Notebook 的界面中直接管理 Conda 环境和包）

conda install nb_conda命令，安装了：
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

存在警告：
Executing transaction: \ Enabling nb_conda_kernels…
CONDA_PREFIX: D:\Anaconda\envs\tf2
Status: enabled
|
| Config option kernel_spec_manager_class not recognized by EnableNBExtensionApp.
Enabling notebook extension nb_conda/main…
- Validating: ok
Enabling tree extension nb_conda/tree…
- Validating: ok
Config option kernel_spec_manager_class not recognized by EnableServerExtensionApp.
Enabling: nb_conda

  • Writing config: D:\Anaconda\envs\tf2\etc\jupyter
    • Validating…
      nb_conda 2.2.1 ok

done
在这里插入图片描述
创建环境时，安装了：
在这里插入图片描述

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