1、查看安装的python版本
conda --version
python --version
conda info -e
安装vscode
安装anaconda
安装tensorflow
继续在 Anaconda Prompt 窗口输入:
conda create -n tensorflow python=3.5
按回车。
表示创建 TensorFlow 依赖环境,TensorFlow 目前不支持Python3.6,这里我们使用Python3.5。
继续看控制台输出:
Fetching package metadata ...............
Solving package specifications: .
Package plan for installation in environment D:\Program Files\anaconda\envs\tensorflow:
The following NEW packages will be INSTALLED:
pip: 9.0.1-py35_1 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
python: 3.5.3-0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
setuptools: 27.2.0-py35_1 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
vs2015_runtime: 14.0.25123-0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
wheel: 0.29.0-py35_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
Proceed ([y]/n)? y
提示我们安装哪些依赖软件,输入‘y’,回车。
控制台继续输出:
python-3.5.3-0 100% |###############################| Time: 0:00:42 754.91 kB/s
setuptools-27. 100% |###############################| Time: 0:00:00 1.92 MB/s
wheel-0.29.0-p 100% |###############################| Time: 0:00:00 2.68 MB/s
pip-9.0.1-py35 100% |###############################| Time: 0:00:00 2.31 MB/s
#
# To activate this environment, use:
# > activate tensorflow
#
# To deactivate this environment, use:
# > deactivate tensorflow
#
# * for power-users using bash, you must source
#
开始下载安装依赖软件,我这里使用的是清华大学镜像仓库,所以下载速度很快。
需要先激活一下环境
activate tensorflow
安装 CPU 版本:
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.1.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
如果控制台最终输出 如下信息表示安装成功。
查看python版本,说明tensorflow安装成功
设置vscode的环境:
{
"python.pythonPath": "C:\\Users\\shenwei\\AppData\\Local\\conda\\conda\\envs\\tensorflow\\",
"python.autoComplete.extraPaths": [
"C:\\Users\\shenwei\\AppData\\Local\\conda\\conda\\envs\\tensorflow",
"C:\\Users\\shenwei\\AppData\\Local\\conda\\conda\\envs\\tensorflow\\lib\\site-packages"
],
"python.autoComplete.addBrackets":true,
}
写一段代码测试一下:说明OK。
查看tensorflow版本
python
import tensorflow as tf
tf.__version__
输出如下: