python3.7安装keras教程_win10（64）+python3.7+Anaconda3+tensorflow-cpu+Keras安装（亲测有效）...

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.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 https://pypi.douban.com/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：https://blog.csdn.net/mo8808/article/details/107440706

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