JAVA高级面试进阶训练营视频教程

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把镜像地址改为清华大学开源软件镜像站，打开 管理员身份打开cmd 输入
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes

之后在cmd下输入命令安装，建立TensorFlow的anaconda虚拟环境

conda create -n tensorflow python=3.5 anaconda

#conda create -n tensorflow-gpu python=3.5 anaconda

 

 启动anaconda虚拟环境

activate tensorflow

 

在anaconda环境中安装TensorFlow和Keras

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple keras

pip install  tensorflow

pip install  keras

pip install -I https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.1.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl

 

参考 ： https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/pypi/

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/

 

如果需要升级pip：               python -m pip install --upgrade pip

如果未定义考虑anaconda环境变量是否配置好。

 https://blog.csdn.net/weixin_39750084/article/details/85722233

activate tensorflow之后，输入python查看python版本号，并可以编写测试

如果在虚拟环境下，进入jupyter notebook之后，通过

import sys

sys.executable

查看到notebook还是处于一个非虚拟的python之下时，需要使用如下命令。

conda install nb_conda

安装相关插件。安装过慢则更改镜像路径。如本文所写

之后重启，在notebook中修改环境。。。。。

 插件：

conda install -c conda-forge jupyter_contrib_nbextensions

 

 

 

参考链接：

https://www.jianshu.com/p/afea092dda1d
https://blog.csdn.net/sinat_34328764/article/details/83214172