1.安装准备：
Anaconda3(内带python3.7.6)
win10(64位)
准备安装tensorflow-cpu版
2.tensorflow和Keras对应版本(一定要对应，遇坑无数)
3.创建Anaconda下的安装tensorflow所需的虚拟环境
首先，配置国内的conda镜像源(不配置可能会遇到下载比较慢的问题)
conda config --add channels https://mirrors.tuna./anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna./anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
然后，在Anaconda Prompt (anaconda3)中输入以下代码:(创建tf37虚拟环境)
conda create--name tf37 python=3.7
最后，换回默认conda官方源(也可不换回)
4.激活tf37虚拟环境(上一步创建的环境)并安装tensorflow-cpu版本(2.2.0版)
activate tf37#激活tf37虚拟环境
为加快速度加入了豆瓣的镜像
pip install tensorflow-cpu==2.2.0 -i /simple/#安装tensorflow-cp
安装结束后，在tf37虚拟环境下 进入python，并输入import tensorflow，如没有报错安装即成功。
5.安装keras并测试
上一步，退回到tf37虚拟环境，输入如下代码：(版本一定要对)
pip install keras==2.3.1
安装结束后，在tf37虚拟环境下 进入python，并输入import keras进行测试
如果import keras出现using tensorflow backend的问题
在import keras之前加入：
import os
os.environ[‘KERAS_BACKEND’]=‘tensorflow’
即可解决
6.Jupyter noterbook 中添加新kernel即添加安装了tf和keras的tf37虚拟环境
希望jupyter notebook 运行在新建的虚拟环境下，即tf37。
进入Anaconda Prompt
激活虚拟环境(切换到想要的环境)
activate tf37
在 py3pytorch 环境中中安装ipykernel
conda install ipykernel
添加tf37作为kernel
python -m ipykernel install --name py3pytorch
新建运行在tf37下的jupyter
7.其他备注
1.查看已有的虚拟环境
conda env list
2.删除一个已有虚拟环境
conda remove --name thensorflow --all
3.import tensorflow 时出现错误信息为：ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。解决办法
下载：x64： vc_redist.x64.exe 安装并重启
下载地址：添加链接描述
本文地址：/mo8808/article/details/107440706
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