TensorFlow CPU版本安装

## 查看Anaconda版本以及已安装的第三方依赖包
打开Anaconda Prompt 
看版本输入`conda --version`
看安装包输入`conda list`

![](/media/202206/2022-06-13_171713_732648.png)

## 在Anaconda中创建沙箱环境
这样可以将测试环境与其他环境隔开，不必来回修改环境变量
创建一个名为 tensorflow的沙箱环境
上一个板块的list中，可以看到Anaconda中安装了什么版本的python（跟自己电脑下的不一样）
输入`conda create -n tensorflow python=3.9`
问你要下载吗 输入 y
过一会就装好了

![](/media/202206/2022-06-13_172952_141799.png)
根据指示，要激活这一环境，需输入`conda activate tensorflow`

![](/media/202206/2022-06-13_173340_727947.png)
在Anaconda Navigator中就可以看到新建的环境

![](/media/202206/2022-06-13_173712_681599.png)

关闭沙箱环境则输入 `conda deactivate`

## 安装TensorFlow
有GPU和CPU两个版本，数据多了的话GPU会更有优势，但是安装比较麻烦

![](/media/202206/2022-06-13_190549_649639.png)
先安装CPU版本
（要在tensorflow的沙箱环境中安装，电脑要是64位的）

使用镜像源网站进行安装
首先安装或者更新一下pip工具 `python -m pip install --upgrade pip`
然后安装`pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --upgrade tensorflow`
（镜像源网站常常更新，此条代码看情况查一查）

![](/media/202206/2022-06-13_204105_823785.png)

## 对TensorFlow进行验证
输入 
```python
python  # 进入交互模式
import tensorflow as tf  #导入模块，看看有没有报错
print(tf.__version__)   #查看版本信息
```
最后得到输出 2.9.1就对了
要退出python的交互模式 输入`exit()`

## 在Jupyter lab中进行练习

![](/media/202209/2022-09-21_220027_284297.png)
如果首页没有Jupyter notebook和Jupyter lab可以在Environment中搜索下载，记得要把环境系切换到新建的tensorflow

![](/media/202209/2022-09-21_220410_978427.png)

![](/media/202209/2022-09-21_220341_171092.png)

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