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要严格按照视频版本来，否则有些东西会因为版本差异而无法运行。

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搭建环境

win11 64位系统，无需安装其他软件，所需内容皆可通过anaconda获得。

（win10亦可）

anaconda

安装anaconda，官网下载即可。

运行Anaconda Prompt

1 conda create -n tfenv_2_1 python=3.7
2 conda activate tfenv_2_1
3 conda install cudatoolkit=10.1
4 conda install cudnn=7.6
5 pip install protobuf==3.20.0
6 pip install tensorflow==2.1

检验环境是否正确

1 pip show tensorflow
2 
3 python
4 
5 import tensorflow as tf
6 print(tf.__name__)
7 print(tf.__version__)

正常结果如下

 额外的包

1 pip install scikit-learn
2 pip install pandas
3 pip install matplotlib

PyCharm

设置里，点击添加解释器，选择现有，选择conda，选择tfenv_2_1

（随着这里设置了，但是并没有作用到项目上，对于项目还要再来一次）

检查是否配置成功

创建项目test_env，配置项目环境

 创建文件test.py

 1 import tensorflow as tf
 2 
 3 tensorflow_version = tf.__version__
 4 gpu_available = tf.test.is_gpu_available()
 5 print("tensorflow version:",tensorflow_version,"\t GPU available:",gpu_available)
 6 
 7 a= tf.constant([1.0,2.0],name="a")
 8 b= tf.constant([1.0,2.0],name="b")
 9 result = tf.add(a,b,name="add")
10 print(result)

正常的结果

至此，基本的tensorflow环境已配置好。

后期若需要增加新的包，需要运行Anaconda Prompt，运行下述代码激活环境，然后再运行pip install进行安装

1 conda activate tfenv_2_1

 

miniforge

由于conda商业用在某些场景下是要花钱的，这里可以用miniforge代替。

Linux安装miniforge

下载

wget "https://github.com/conda-forge/miniforge/releases/latest/download/Miniforge3-$(uname)-$(uname -m).sh"

运行时都选yes。

设置平时不启用base环境，看是支持conda命令手工激活

source ~/.bashrc 
conda config --set auto_activate_base false
source ~/.bashrc

 

Windows安装miniforge