conda create -n tensorflow_env python=3.7这将创建一个名为“tensorflow_env”的新环境，并使用Python 3.7版本。您可以根据需要更改Python版本。 3. 激活虚拟环境 创建环境后，您需要激活它。在终端或命令提示符中输入以下命令：
conda activate tensorflow_env这将激活名为“tensorflow_env”的虚拟环境。 4. 安装TensorFlow 现在，您可以使用conda安装TensorFlow。输入以下命令：
conda install tensorflow这将安装最新版本的TensorFlow。 5. 测试TensorFlow 安装完成后，您可以测试TensorFlow是否正常工作。在终端或命令提示符中输入以下命令：
python这将打开Python解释器。输入以下代码：
import tensorflow as tf
hello = tf.constant("Hello, TensorFlow!")
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
这将输出“Hello, TensorFlow!”，表示TensorFlow已经成功安装并可以正常工作。
6. 结束虚拟环境
最后，您可以退出虚拟环境。在终端或命令提示符中输入以下命令：
conda deactivate这将退出名为“tensorflow_env”的虚拟环境。 总结： 在本文中，我们介绍了如何在Anaconda下安装TensorFlow。首先，您需要安装Anaconda并创建一个新的虚拟环境。然后，使用conda安装TensorFlow，并测试它是否正常工作。最后，您可以退出虚拟环境。希望这篇文章能够帮助您成功安装TensorFlow，并开始使用它来构建和训练神经网络。
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摘要：能够提供强大的包管理功能及虚拟环境，为开发提供便利。利用工具命令来进行和的管理，并且已经包含了和相关的配套工具。下载对应的进行安装即可。 TensorFlow作为深度学习的框架变得越来越流行了，TensorFlow刚出来的时候只支持MAC和Linux操作系统，在2016年发布的版本中才增加了windows支持，在windows上利用anaconda可以很方便的。 Anaconda能够...
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摘要：大家都知道深度学习涉及到大量的模型算法，看着那些乱糟糟的公式符号，心中一定是。以最常用的环境为例。这里强烈推荐版本，因为深度学习动辄几小时几天几周的运行市场，加速会节省你很多时间甚至电费。常见错误找不到指定的模块。 区别于其他入门教程的手把手式，本文更强调因而非果。我之所以加上通用字样，是因为在你了解了这个开发环境之后，那些很low的错误你就不会犯了。 大家都知道深度学习涉及到大量的...
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