tensorflow2需要安装keras吗,keras和tensorflow的版本对应
0前沿首先理解三个概念:
解释器:将高级语言解释成机器可以执行的语言,比如这次要提到的python.exe文件。编译器:写代码也需要特定的工具,就像在电脑上编辑文档需要WPS,修图需要PS一样。Python里有很多编辑器,比如IDLE,PyCharm等。Python解释器附带的。包管理工具:python最大的优势是未来丰富的库很多,
pip就是库管理工具
。您可以通过pip安装、卸载和更新各种库。同样,anaconda是一个功能更加丰富的包管理工具。Tip:现有的python编译器,都自带了pip库管理工具,所以不需要额外再单独处理,直接可以在cmd中进行pip命令,更新,新增,删除库。
写python代码,需要以上三个工具:解释器编译器包管理工具。一般选择python解释器pycharm pip包管理工具或者Pycharm anaconda python编译器(而且因为anaconda本身就包含python编译器,所以在下载软件的时候真的不需要下载额外的python编译器)。在第一种方案中,环境构建和包管理通常通过cmd和pip命令来执行。本文介绍了安装TensorFlow和Keras的第二种方案。
首先进入anaconda官网下载anaconda并安装。在这里,你需要注意。选中下面的红框,以便将来保存额外的环境变量配置。其他可以参考其他anaconda安装,安装地址可以随意确定,安装完成即可。
打开cmd,输入Python,会显示Python版本,表示安装成功,如图。
文章内容如下:Win10系统安装的Anaconda TensorFlow Keras图基本来自作者的内容。在此基础上,本文只记录两个重点,(1)解释器、编译器、包管理的概念,(2)如果导入项目,选择TensorFlow环境。另外,如果你想看视频,可以看这个小姐姐的。我的内容更多来自于她:anaconda,TensorFlow,Keras安装可能出现的问题及解决方案/经验分享。
1安装TensorFlow 1打开anaconda提示符,将pip升级到最新版本,
注意刚开始的环境都是base,这点很重要
:python -m pip install -U pip
2.创建一个名为TensorFlow的环境,同时安装Python3.5.2。
conda create-name tensor flow python=3 . 5 . 2
3.激活此环境:
激活张量流
4.安装TensorFlow
用清华镜
pip安装张量流==1 . 15 . 0-I https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
验证成功:
输入Python,然后输入import TensorFlow作为tf。如果出现下一行,则tensorflow安装成功,如图所示:
3.安装keras并重新输入Anaconda提示符。需要注意的是,
此时的环境是TensorFlow
1.安装keras
用清华镜
pip安装Keras==2 . 2 . 5-I https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
2.安装MinGW
conda安装mingw libpython
3验证安装是否成功。
验证:进入Python,然后导入keras,用TensorFlow backed显示,表示安装成功,如图。
4导入项目,使用TensorFlow环境在pycharm中导入项目。一般情况下,pycharm的默认环境是(base),所以需要改成(TensorFlow)环境。其实我们可以从anaconda安装目录中找到一个envs的文件夹,里面有我们需要的TensorFlow环境。
pycharm导入项目后,文件-设置-python解释器-右边小齿轮-添加-conda环境-现有环境-解释器。选择刚才目录中TensorFlow中的python.exe,创建TensorFlow的编译环境。