1.安裝準備：

Anaconda3(內帶python3.7.6)

win10(64位)

準備安裝tensorflow-cpu版

2.tensorflow和Keras對應版本(一定要對應，遇坑無數)

3.創建Anaconda下的安裝tensorflow所需的虛擬環境

首先，配置國內的conda鏡像源(不配置可能會遇到下載比較慢的問題)

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

然后，在Anaconda Prompt (anaconda3)中輸入以下代碼:(創建tf37虛擬環境)

conda create--name tf37 python=3.7

最后，換回默認conda官方源(也可不換回)

4.激活tf37虛擬環境(上一步創建的環境)并安裝tensorflow-cpu版本(2.2.0版)

activate tf37#激活tf37虛擬環境

為加快速度加入了豆瓣的鏡像

pip install tensorflow-cpu==2.2.0 -i https://pypi.douban.com/simple/#安裝tensorflow-cp

安裝結束后，在tf37虛擬環境下 進入python，并輸入import tensorflow，如沒有報錯安裝即成功。

5.安裝keras并測試

上一步，退回到tf37虛擬環境，輸入如下代碼：(版本一定要對)

pip install keras==2.3.1

安裝結束后，在tf37虛擬環境下 進入python，并輸入import keras進行測試

如果import keras出現using tensorflow backend的問題

在import keras之前加入：

import os

os.environ[‘KERAS_BACKEND’]=‘tensorflow’

即可解決

6.Jupyter noterbook 中添加新kernel即添加安裝了tf和keras的tf37虛擬環境

希望jupyter notebook 運行在新建的虛擬環境下，即tf37。

進入Anaconda Prompt

激活虛擬環境(切換到想要的環境)

activate tf37

在 py3pytorch 環境中中安裝ipykernel

conda install ipykernel

添加tf37作為kernel

python -m ipykernel install --name py3pytorch

新建運行在tf37下的jupyter

7.其他備注

1.查看已有的虛擬環境

conda env list

2.刪除一個已有虛擬環境

conda remove --name thensorflow --all

3.import tensorflow 時出現錯誤信息為：ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模塊。解決辦法

下載：x64： vc_redist.x64.exe 安裝并重啟

下載地址：添加鏈接描述

本文地址：https://blog.csdn.net/mo8808/article/details/107440706

希望與廣大網友互動？？

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的anaconda+python3.7安装keras_win10（64）+python3.7+Anaconda3+tensorflow-cpu+Keras安装（亲测有效）...的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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