如何用coda虚拟环境分隔多个tensorflow版本

2024-04-02 04:01:32

目录

一：前言

二：下载anocanda

三、检验是否安装成功

四、创建虚拟环境安装

一：前言

在我们学习深度学习的过程中，我们可能有时候安装了cpu的版本，又想安装gpu的版本，或者说下载了tensorflow1的版本又想用tensorflow2的版本，我们想把这些不同的版本分开，这就需要用到我们用到cnoda的虚拟环境登场了。

二：下载anocanda

Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

下载地址可以参考上面的链接

选择合适的版本安装即可。

三、检验是否安装成功

安装完成后在命令行输入 conda --version检验是否安装成功

conda info --envs

四、创建虚拟环境安装

创建虚拟环境：

conda create -n tf2 tensorflow-gpu

然后他会弹出是否添加pip库，输入y就ok了

在虚拟环境下安装对应的tensorflow

pip install tensorflow==‘对应版本’

由于tensorflow库比较大所以建议大家改一下pip默认的安装源

方式如下：

我们在c盘的账户下面创建一个如下ini后缀的文件，就默认换源安装了。

如果遇到在虚拟环境命令行下载失败的话可以直接在pycharm中下载。

在设置中添加在命令行中创建的虚拟环境

点击包右侧的+号

依次点击搜索＋指定版本+安装包后就可以直接下载你所需要版本了！

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