屁话不多说，直接上干货

…

正文开始

众所周知，学习深度学习和人工智能技术的科技工作者对Tensorflow的安装仍然是件麻烦的事情，虽然也没这么难，只是在于操作的方式是否合理和规范而已。合理正确的安装命令和正确的操作环节是成功的关键诱因。因此，我们在本文少将详尽说明linux和windows两种OS系统关于TensorFlow的安装教程linux培训，而且将重点说明目前最新版本TensorFlow2.1.0的安装要素和测试检验。

（注意：本文的linux系统教程适用于deepin和ubuntu18.04两种，其他系统安装类似）

TensorFlow简介

https://baike.baidu.com/item/Tensorflow/18828108

一、在Windows10系统举办如下操作

安装前提：

早已安装好Anaconda3,因为美国的镜像文件下载较慢，所以我选择了国外的镜像——h**ttps:///anaconda/archive/

以上请自行安装…

**1、前期打算：**Anaconda3的终端上的过渡

打开早已安装好的Anaconda3

运行AnacondaPromptlinux qq，输入如下命令检验是否安装成功

conda list

输出：

再度输入北大镜像检验一下

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

这儿是由于我早已安装过了，所以结果是这样的。

2、开始安装TensorFlow

（1）运行AnacondaPrompt，输入以下命令，创建版本为python3.7.4的tensorflow环境：

conda create -n tensorflow python=3.7.4

这儿的TensorFlow我先前早已安装过了，所以下边再给你们安装另一个tensorflow2环境：输入命令

conda create -n tensorflow2 python=3.7.4

输出：

(base) C:Userskangs>conda create -n tensorflow2 python=3.7.4

之后打开AnacondaNavigator，步入点击中间的选项applicationson可以看见我们刚才创建的TensorFlow2，这儿的TensorFlow是我曾经安装的环境：

打开上述两侧菜单栏linux系统教程，也就是开始菜单下的AnacondaNavigator一侧的Environments，点击以后可见到此环境：

（2）启动tensorflow2环境

这儿有两种启动方法：第一种是连续刚才的AnacondaPrompt终端输入

activate tensorflow2

输出

第二种打开方法，启动刚才的AnacondaNavigator，步入环境点击

**（3）安装cpu版本的tensorflow**

有两种方式可以安装：

方式一：cpu版本（我推荐的）

pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow

方式二：gpu版本,注意:gpu版要事先选好,并装好CUDA和cuDNN

pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu

执行结果：

​

这样就安装成功了，当不使用TensorFlow时，可以通过deactivate来关掉TensorFlow环境：

(不过先不要着急关掉，我们下边还有进行检验，假如最后不用，再关闭)

（4）测试tensorflow

python --version

创建一个项目：

import tensorflow as tf

执行结果似乎是可行的，测试成功：

提示：假如遇见Nomodulenamed‘tensorflow’，那是由于没有在tensorflow的环境下打开它们，所以记得激活tensorflow的环境。

（5）解决你安装的Tensorflow环境不能安装ipython,spyder等插件

错误提示如右图：

“无法定位程序输入点OPENSSL_sk_new_reserve于动态链接库…libssl-1_1-x64.dll上的问题”‘’

**解放方式：**互换libssl-1_1-x64.dll文件，时间必须一样

第一步打开D:AnacondaLibrarybin文件夹下边的libssl-1_1-x64.dll

第二步D:AnacondaDLLs文件夹下边的libssl-1_1-x64.dll

假如两个文件夹时间不一样的话，把两个文件换成一样的就可以了。

**注意：**为了防止系统出错，要事先备份好一样的文件，以防止更改后出错而找不会原先的文件。最简单的方式就是复制换成另一个名称的，比如我加了一个“源文件”。

互换如右图：

换文件以后,时间都是****2018/6/2821:00

下边再度点击安装插件就可以了

安装成功linux系统教程，如图下所示

二、在Linux****系统举办如下操作

这儿使用的虚拟机VMwareWorkstationPro15.0安装的linux系统进行操作的，如图：

下边打开deepin系统开始进行安装

1、先安装Anaconda3

(1)、下载：#linux

将下载好的anacoda3置于主目录下（home）

（2）、安装命令：

bash Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh

回车运行如下

按回车键继续，会读取许可，出现个More，仍然按回车以及yes,之后会出现右图：

仍然往下回车和yes

安装成功

（3）、配置环境变量

为了便捷编辑环境变量，这儿安装一个编辑器gedit，命令

sudo apt-get install gedit

打开环境变量，并使用命令：sudogedit~/.bashrc查看系统环境，文件末尾输入以下代码:

在文件的末尾加上下述代码：

如右图

（5）、更新bashrc，并查看Anacoda3的安装情况

source ~/.bashrc

查询当前早已安装的conda库

conda list

安装库(这儿的***代表库名称）,假如没有你的库文件，可以选择这个命令：

conda install ***

更新库

conda update ***

（5）、(假如你不用还可以卸载)，不卸载就跳过此处，建议不要卸载

卸载conda:直接删掉anaconda文件夹即可：

rm -rf anaconda3

(6)、进入和退出condabase环境

步入condabase环境

conda activate base

退出condabase环境

conda deactivate

编辑conda环境变量

vim ~/.bashrc 或者 sudo gedit ~/.bashrc

2、使用以上Anaconda3安装Tensorflow

(1)、在linux终端或cmd中输入以下命令搜索当前可用的tensorflow版本，假如没有就要创建：

conda search -t conda tensorflow

安装完成以后，最后还提示激活与退出

# To activate this environment, use

（2）、正式安装tensorflow

激活虚拟环境后condaactivatetf，我们开始用conda安装tensorflow吧！

假如你还不晓得GPU是哪些东东，那你的计算机里肯定没有安装cuda、cudnn、显卡之类的东西，那就安装CPU版本；

安装CPU版本的tensorflow(推荐安装)：

conda install tensorflow

安装GPU版本

（假如你不理解建议不要安装，初学者还是卸载CPU版本的tensorflow吧！）

conda install tensorflow-gpu

等待几分钟过后，瞧瞧自己是否安装成功：

（3）、测试安装是否成功：在python3.7.6下导出tensorflow：

(不报错的话说明成功安装了)

import tensorflow as tf

至此我们完整地安装完毕，以下是一些附件资料

附件资料

Conda的环境管理及知识点

#conda版本查看

Conda的包管理知识点

# 查看当前环境下已安装的包

参考文献：

​https://blog.csdn.net/qq654129588/article/details/79917515
https://ask.csdn.net/questions/657580
https://www.cnblogs.com/HongjianChen/p/8385547.html
https://blog.csdn.net/qq_45100771/article/details/102868264
https://blog.csdn.net/superjunenaruto/article/details/9539068

本文原创地址：https://www.linuxprobe.com/lhlzoxtgytda.html编辑：刘遄，审核员：暂无

屁话不多说，直接上干货

…

正文开始

众所周知，学习深度学习和人工智能技术的科技工作者对Tensorflow的安装仍然是件麻烦的事情，虽然也没这么难，只是在于操作的方式是否合理和规范而已。合理正确的安装命令和正确的操作环节是成功的关键诱因。因此，我们在本文少将详尽说明linux和windows两种OS系统关于TensorFlow的安装教程linux培训，而且将重点说明目前最新版本TensorFlow2.1.0的安装要素和测试检验。

（注意：本文的linux系统教程适用于deepin和ubuntu18.04两种，其他系统安装类似）

TensorFlow简介

https://baike.baidu.com/item/Tensorflow/18828108

一、在Windows10系统举办如下操作

安装前提：

早已安装好Anaconda3,因为美国的镜像文件下载较慢，所以我选择了国外的镜像——h**ttps:///anaconda/archive/

以上请自行安装…

**1、前期打算：**Anaconda3的终端上的过渡

打开早已安装好的Anaconda3

运行AnacondaPromptlinux qq，输入如下命令检验是否安装成功

conda list

输出：

再度输入北大镜像检验一下

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

这儿是由于我早已安装过了，所以结果是这样的。

2、开始安装TensorFlow

（1）运行AnacondaPrompt，输入以下命令，创建版本为python3.7.4的tensorflow环境：

conda create -n tensorflow python=3.7.4

这儿的TensorFlow我先前早已安装过了，所以下边再给你们安装另一个tensorflow2环境：输入命令

conda create -n tensorflow2 python=3.7.4

输出：

(base) C:Userskangs>conda create -n tensorflow2 python=3.7.4

之后打开AnacondaNavigator，步入点击中间的选项applicationson可以看见我们刚才创建的TensorFlow2，这儿的TensorFlow是我曾经安装的环境：

打开上述两侧菜单栏linux系统教程，也就是开始菜单下的AnacondaNavigator一侧的Environments，点击以后可见到此环境：

（2）启动tensorflow2环境

这儿有两种启动方法：第一种是连续刚才的AnacondaPrompt终端输入

activate tensorflow2

输出

第二种打开方法，启动刚才的AnacondaNavigator，步入环境点击

**（3）安装cpu版本的tensorflow**

有两种方式可以安装：

方式一：cpu版本（我推荐的）

pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow

方式二：gpu版本,注意:gpu版要事先选好,并装好CUDA和cuDNN

pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu

执行结果：

​

这样就安装成功了，当不使用TensorFlow时，可以通过deactivate来关掉TensorFlow环境：

(不过先不要着急关掉，我们下边还有进行检验，假如最后不用，再关闭)

（4）测试tensorflow

python --version

创建一个项目：

import tensorflow as tf

执行结果似乎是可行的，测试成功：

提示：假如遇见Nomodulenamed‘tensorflow’，那是由于没有在tensorflow的环境下打开它们，所以记得激活tensorflow的环境。

（5）解决你安装的Tensorflow环境不能安装ipython,spyder等插件

错误提示如右图：

“无法定位程序输入点OPENSSL_sk_new_reserve于动态链接库…libssl-1_1-x64.dll上的问题”‘’

**解放方式：**互换libssl-1_1-x64.dll文件，时间必须一样

第一步打开D:AnacondaLibrarybin文件夹下边的libssl-1_1-x64.dll

第二步D:AnacondaDLLs文件夹下边的libssl-1_1-x64.dll

假如两个文件夹时间不一样的话，把两个文件换成一样的就可以了。

**注意：**为了防止系统出错，要事先备份好一样的文件，以防止更改后出错而找不会原先的文件。最简单的方式就是复制换成另一个名称的，比如我加了一个“源文件”。

互换如右图：

换文件以后,时间都是****2018/6/2821:00

下边再度点击安装插件就可以了

安装成功linux系统教程，如图下所示

二、在Linux****系统举办如下操作

这儿使用的虚拟机VMwareWorkstationPro15.0安装的linux系统进行操作的，如图：

下边打开deepin系统开始进行安装

1、先安装Anaconda3

(1)、下载：#linux

将下载好的anacoda3置于主目录下（home）

（2）、安装命令：

bash Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh

回车运行如下

按回车键继续，会读取许可，出现个More，仍然按回车以及yes,之后会出现右图：

仍然往下回车和yes

安装成功

（3）、配置环境变量

为了便捷编辑环境变量，这儿安装一个编辑器gedit，命令

sudo apt-get install gedit

打开环境变量，并使用命令：sudogedit~/.bashrc查看系统环境，文件末尾输入以下代码:

在文件的末尾加上下述代码：

如右图

（5）、更新bashrc，并查看Anacoda3的安装情况

source ~/.bashrc

查询当前早已安装的conda库

conda list

安装库(这儿的***代表库名称）,假如没有你的库文件，可以选择这个命令：

conda install ***

更新库

conda update ***

（5）、(假如你不用还可以卸载)，不卸载就跳过此处，建议不要卸载

卸载conda:直接删掉anaconda文件夹即可：

rm -rf anaconda3

(6)、进入和退出condabase环境

步入condabase环境

conda activate base

退出condabase环境

conda deactivate

编辑conda环境变量

vim ~/.bashrc 或者 sudo gedit ~/.bashrc

2、使用以上Anaconda3安装Tensorflow

(1)、在linux终端或cmd中输入以下命令搜索当前可用的tensorflow版本，假如没有就要创建：

conda search -t conda tensorflow

安装完成以后，最后还提示激活与退出

# To activate this environment, use

（2）、正式安装tensorflow

激活虚拟环境后condaactivatetf，我们开始用conda安装tensorflow吧！

假如你还不晓得GPU是哪些东东，那你的计算机里肯定没有安装cuda、cudnn、显卡之类的东西，那就安装CPU版本；

安装CPU版本的tensorflow(推荐安装)：

conda install tensorflow

安装GPU版本

（假如你不理解建议不要安装，初学者还是卸载CPU版本的tensorflow吧！）

conda install tensorflow-gpu

等待几分钟过后，瞧瞧自己是否安装成功：

（3）、测试安装是否成功：在python3.7.6下导出tensorflow：

(不报错的话说明成功安装了)

import tensorflow as tf

至此我们完整地安装完毕，以下是一些附件资料

附件资料

Conda的环境管理及知识点

#conda版本查看

Conda的包管理知识点

# 查看当前环境下已安装的包

参考文献：

​https://blog.csdn.net/qq654129588/article/details/79917515
https://ask.csdn.net/questions/657580
https://www.cnblogs.com/HongjianChen/p/8385547.html
https://blog.csdn.net/qq_45100771/article/details/102868264
https://blog.csdn.net/superjunenaruto/article/details/9539068

本文原创地址：https://www.linuxprobe.com/lhlzoxtgytda.html编辑：刘遄，审核员：暂无