anaconda 安装tensorflow2.0

1.打开anaconda点击create创建虚拟环境

2.配置清华大学的镜像源，便于下载包

Windows用户在如下路径找到.condarc文件：

 C:\Users\<YourUserName>\.condarc

 若找不到.condarc文件，则在命令提示符中输入以下代码创建文件

conda config --set show_channel_urls yes

将下边的代码添加到.condarc文件中即可。一般是全选文件然后粘贴覆盖即可

channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
  - conda-forge
  - pytorch
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
ssl_verify: true
show_channel_urls: true

3.测试配置镜像源情况

conda config --show channels

显示配置如下即可

(tensorflow) C:\Users\qimo>conda config --show channels
channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
  - conda-forge
  - pytorch
  - https://repo.anaconda.com/pkgs/main
  - https://repo.anaconda.com/pkgs/r
  - https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2

4.安装tensorflow（二选一）

cpu版本和gpu版本二选一

conda install tensorflow         cpu版本

conda install tensorflow-gpu     gpu版本

5.测试是否安装成功

进入python运行下列代码，若显示正确版本号，则安装成功

import tensorflow as tf

print(tf.__version__)

6.错误处理，若安装失败则将错误信息复制到ai，向其询问使用conda命令解决错误

anaconda 安装pytorch

1-3.同anaconda 安装tensorflow2.0，

4.使用下面的命令安装pytorch

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit -c pytorch

5.验证

import torch
print(torch.__version__)  # 查看 PyTorch 版本
print(torch.version.cuda)  # 查看 PyTorch 使用的 CUDA 版本
print(torch.cuda.is_available())  # 检查 GPU 是否可用

常用的conda命令：

# 环境管理
# 创建环境并指定 Python 版本
conda create -n myenv python=3.9

# 创建环境并安装指定包
conda create -n myenv numpy pandas

# 激活环境
conda activate myenv

# 退出环境
conda deactivate

# 查看所有环境
conda env list

# 删除环境
conda remove -n myenv --all

# 导出环境配置到文件
conda env export > environment.yml

# 从文件创建环境
conda env create -f environment.yml


# 包管理
# 安装包
conda install numpy

# 安装指定版本的包
conda install numpy=1.21

# 更新包
conda update numpy

# 卸载包
conda remove numpy

# 查看已安装的包
conda list

# 搜索包
conda search numpy


# Conda 配置
# 查看 Conda 信息
conda info

# 添加清华镜像源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes

# 恢复默认镜像源
conda config --remove-key channels


# 清理与维护
# 清理未使用的包和缓存
conda clean --all

# 更新 Conda
conda update conda

# 更新所有包
conda update --all


# 其他常用命令
# 查看 Conda 命令帮助
conda --help

# 查看 Conda 版本
conda --version

# 克隆环境
conda create -n newenv --clone oldenv


# Jupyter Notebook 集成
# 安装 Jupyter Notebook
conda install jupyter notebook

# 将 Conda 环境添加到 Jupyter Notebook 内核
conda install ipykernel
python -m ipykernel install --user --name myenv --display-name "Python (myenv)"