Win10 64位系统下Tensorflow2.1.0的安装以及遇到的各种问题及解决方法（小白教程）

1.Anaconda的下载与安装

选择相应的Anaconda进行安装，下载地址点击这里，下载对应系统版本的Anaconda。可以进入官网或者国内清华镜像网站进行下载
，国内清华镜像网站是：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/，现有版本比较丰富，适用于Linux、windows以及MacOSX的64位或者32位系统。可根据自身情况选择下载，我下载的是windows64位系统的4.3.0版本。下载下来和正常的软件一样安装即可。
值得注意的是，在安装界面这一步的时候最好将第一项勾选上，即将Anaconda添加至系统的环境变量，若此处没有勾选，安装完毕之后则需要手动添加。

安装完成后，在开始菜单中将有如下显示。

验证安装成功：

（1）打开上图中的Anaconda Prompt，输入conda --version 语句可以验证Anaconda是否安装成功。

conda --version

得到如上的版本号则表示安装成功。

（2）继续输入conda list命令可查看Anaconda已经安装了哪些包。

conda list

2.Tensorflow的安装

（1）打开Anaconda Prompt，添加清华仓库镜像网址，这样下载更新会快很多.

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes

（2）在Anaconda Prompt中创建一个python3.6的环境，名称为tensorflow ，输入以下代码

conda create -n tensorflow python=3.6

（3）在Anaconda Prompt中开启tensorflow环境，会发现在提示命令之前出现了“tensorflow”。

activate tensorflow

不用该环境的时候用deactivate命令关闭。

（4）安装cpu版本的TensorFlow，输入以下命令：

pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow

一定要启动tensorflow之后在tensorflow的环境下面安装。

（5）测试tensorflow
在Anaconda Prompt中启动tensorflow环境，并进入python环境，再输入import tensorflow as tf命令进行测试。

activate tensorflow

python

import tensorflow as tf

如没有报错或者显示上面的情况则表示安装成功。
参考cuda和tensorflow的版本有没有对应 (https://tensorflow.google.cn/install/source#linux)
如不对应则需重新安装合适的。

3.安装过程中遇到的各种问题

（1）网络出错：CondaHTTPError：HTTP None None for ur1
参考博客：https://blog.csdn.net/quanshengxixin/article/details/71055745

（2）numpy库导入出错：Python numpy Import Error Something is wrong with the numpy installation. an older
解决方法：反复卸载numpy库，直到不能卸载，之后再重新安装。
参考博客：https://blog.csdn.net/qq_38228254/article/details/88880189

（3）下载速度与下载包的长度不匹配问题 ：Downloaded bytes did not match Content-Length.**

参考这篇博客(https://blog.csdn.net/feifei3211/article/details/80361227)

（4）import tensorflow报错：找不到tensorflow 模块（No moudle named ‘tensorflow’）

参考这篇博客 https://blog.csdn.net/zinkin14/article/details/79235314

（5）报错 ImportError: Could not find ‘msvcp140.dll’. TensorFlow requires that this DLL be installed…

需要安装 “Visual Studio 2015、2017 和 2019 的 Microsoft Visual C++ 可再发行组件”，
下载地址 https://support.microsoft.com/zh-cn/help/2977003/the-latest-supported-visual-c-downloads

安装之前需要将已经安装的组件卸载掉，不然会提醒已经有组件存在，无法安装。
若是安装了组件之后仍然报错，则可能是环境变量没有成功添加，按照下面的方法添加。
参考博客 https://blog.csdn.net/qq_42535133/article/details/105373924

（6）报错：ImportError: DLL load failed: 找不到指定的程序。
解决方法：需要先卸载过高版本的protobuf包之后再次安装低版本的包，
参考博客 https://blog.csdn.net/weixin_44806193/article/details/89474288?utm_source=app
安装完之后可以用 conda list命令进行查询。

4.Pycharm调试

（1）导入相应的Python编译器，方法：在File-Setting–Project Interpreter选择tensorflow下的Python编译器
参考博客 https://blog.csdn.net/qq_16633405/article/details/79941696#4%E5%9C%A8pycharm%E4%B8%AD%E4%BD%BF%E7%94%A8tensorflow
与之不同的是，我的tensorflow文件下没有python.exe，编译器位置在tools文件下。

（2）Pycharm下的tensorflow测试
网上的各种测试代码不太适用于新出的tensorflow2.1.0，会报错。

查找了一些资料，https://blog.csdn.net/qq_43727105/article/details/103171097?utm_source=app这篇博客进行了解释。
新的Tensorflow 2.0版本下一些模块已经被其他的代替，所以会报错。
修改了测试代码，如下：

正确输出，完成测试。