[人工智能]深度学习环境配置——windows下的tensorflow-cpu=2.2.0环境配置

深度学习环境配置——windows下的tensorflow-cpu=2.2.0环境配置

环境内容

tensorflow-cpu：2.2.0
无需装keras，tensorflow因为自带了。

环境配置

1、Anaconda的下载
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新版本anaconda的下载：
安装最新的Anaconda，首先登录Anaconda的官网：Anaconda | Individual Edition。直接下载对应安装包就可以。

2、Anaconda的安装

选择安装的位置，可以不安装在C盘。

我选择了Add Anaconda to my PATH environment variable，这样会自动将anaconda装到系统的环境变量中，配置会更加方便一些。?

等待安装完之后，Anaconda的安装就结束了。

二、配置tensorflow2-cpu环境?

1、tensorflow2-cpu环境的创建与激活

启动：

在命令提示符内输入以下命令：?

conda create –n tf2-cpu python=3.6

activate tf2-cpu

这里一共存在两条指令：
前面一条指令用于创建一个名为tensorflow2的环境，该环境的python版本为3.6。
后面一条指令用于激活一个名为tensorflow2的环境。

2、tensorflow2-cpu库的安装

由于我们所有的操作都要在对应环境中进行，所以在进行库的安装前需要先激活环境。

activate tf2-cpu

然后

使用如下指令安装即可。下述指令中，requirements.txt前方的路径是我将文件放在桌面的路径，各位同学根据自己的电脑修改。

pip install -r C:\Users\33232\Desktop\requirements.txt

requirements.txt文件内容如下：

scipy==1.4.1
numpy==1.18.4
matplotlib==3.2.1
opencv_python==4.2.0.34
tensorflow_cpu==2.2.0
tqdm==4.46.1
Pillow==8.2.0
h5py==2.10.0

三、使用tensorflow2-cpu环境?

1.在pycharm中打开对应文件，并在左上角的File种选择Settings

?2、打开Python Interpreter

3、根据蓝色标注进行点击

?4、点击 '+'??

?5、

在Conda Environment中选择Existing environment中的Interpreter可以选择刚刚配置好的环境?

结束:

好啦，到此为止我们的环境安装已经结束啦，可以愉快的进行训练了！