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前言

一、安装Anaconda

二、安装tensorflow

1. 前绪准备

2. 创建tensorflow环境

三、遇到过的报错：

1. 报错：Could not load dynamic library ‘cudart64_101.dll‘

 2. 报错：AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'Session'

 3. pip报ModuleNotFoundError: No module named ‘pip‘

4. 激活环境失败

四、其他问题

1. 如何重命名环境

2. 如何删除装错了的环境：

前言

费了一番功夫安装好了tensorflow，记录一下过程和踩过的坑。

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一、安装Anaconda

• 从清华镜像网站下载安装包，网址https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/windows/cpu/
• 安装过程中最后一步勾选这两项：

•  验证已安装成功：

命令窗口中输入“conda --version” ----->得到conda 4.2.0

二、安装tensorflow

1. 前绪准备

查阅tensorflow版本与python版本的对应关系，官网地址：在 Windows 环境中从源代码构建  |  TensorFlow (google.cn)     

我安装的是python3.6与tensorflow2.6版本。

2. 创建tensorflow环境

（1）从官网下载anaconda并安装，随后打开anaconda prompt，在窗口中输入命令创建环境：

conda create -n tensorflow 

（选择conda安装而不用pip安装，是因为在安装tensorFlow-gpu版的过程中，它会自动配置对应版本号的cuda和cudnn，而不需要再单独安装 ）

（2）激活刚刚创建的环境

activate tensorflow

（3）验证是否安装成功：

在Anaconda Prompt窗口中输入： python

进入python后输入：　　

import tensorflow as tf

tf.__version__

 显示tensorflow版本代表安装成功。

三、遇到过的报错：

1. 报错：Could not load dynamic library ‘cudart64_101.dll‘

原因：无法找到动态库

解决办法：  

（1）下载cudart64_101.dll文件

（2）放置cudart64_101.dll文件：

• 尝试第一种路径（失败）：

• 换用第二种路径（成功）：

直接把文件放到运行程序的虚拟环境的根目录。
比如，我当前程序用的虚拟环境是TF2.0，直接在Anaconda里面的env里面找到TF2.0,把文件放进去，程序在加载的时候就可以找到了。

（3）重新启动 

 2. 报错：AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'Session'

原因：在新的Tensorflow 2.0版本中已经移除了Session这一模块，运行

import tensorflow as tf
tf.Session()

时出现上述错误。 

解决办法：改换运行以下代码即可

tf.compat.v1.Session()

 3. pip报ModuleNotFoundError: No module named ‘pip‘

原因：更新pip时，卸载了旧版后，新版未成功安装。

解决办法：运行以下代码：

安装pip：

python -m ensurepip

升级pip： 

python -m pip install --upgrade pip

 验证是否安装成功：

pip -V

4. 激活环境失败

原因：没能找到安装环境的位置

解决办法：

（1）以管理员身份运行cmd

（2）输入以下代码，D:Anaconda3envstensorflow处为环境所在的路径，自行替换一下

conda activate D:Anaconda3envstensorflow

四、其他问题

1. 如何重命名环境

• 进入你的Anaconda安装目录，比如我的在D:Anaconda3
• 再进入目录下的envs目录
• 找到你要重命名的环境的同名文件夹，给这个文件夹重命名，这样就成功给环境重命名了。

2. 如何删除装错了的环境：

conda remove -n tensorflow --all

以上。