附Anaconda安装包 Anaconda安装和卸载+虚拟环境Tensorflow安装以及末尾问题大全，这一篇就够了！！！ _生活百科

前言实话说，在自己亲手捣鼓了一下午加一晚上后，本人深深地感受到了对于“Anaconda安装+虚拟环境Tensorflow安装”里面的坑点之多，再加上目前一些博主的资料有点久远，尤其是目前有的教程还在教大家创Python3.5的虚拟环境，而目前的PyCharm已经不支持Python3.5的解释器了?。。〉笔蔽铱吹侥且恍刑崾咀值氖焙?nbsp;，险些崩溃...在终于弄好后，写下这篇博客记录安装过程，以及踩到的大大小小的坑点，既是记录，也希望对大家有所帮助。
Anaconda安装一、首先介绍本人的Anaconda版本和虚拟环境python版本以及Tensorflow版本，对于所需版本不对应的同志们，就可以不用继续向下看了1.Anaconda版本对应python版本3.6.52.虚拟环境python解释器版本为3.7.43.Tensorflow版本为1.13.1
二、有的同志就问了，我之前安装没成功，如何卸载干净呢，我在这里附上我之前看到的一篇博客的解决办法吧：卸载方法简要步骤总结
三、然后我们可以开始Anaconda的安装：首先附上安装包：Anaconda安装包，百度网盘提取码：1234下载完成后，进入安装界面，有几个注意点：1.这里要选all users

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2.路径建议不用装在C盘可以和我选择路径一样：F:\anaconda3.此处两个都要勾选，第一个是自动加入到环境变量，一定记得勾?。。。?

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4.然后就可以一直下一步，中间有一段时间要安装，可以休息一会，然后碰到让安装vscode的，如果之前安装了或者没安装，都选skip，然后到最后界面，那两个只是会弹出学习界面，所以可以都不打勾。

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5.那么如何查看自己的anaconda是否安装成功了呢？进入cmd命令行，输入Python，出现下面的界面，代表安装成功。

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至此， anaconda的安装已经成功了，点击自己的开始菜单也可以看到anaconda的软件目录了！
四、Tensorflow的安装1、在完成上面的安装后，点击开始按钮，在开始菜单中找到Anaconda Prompt，单击运行后，图标如下：

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2、首先输入以下命令，目的为了使以后下载相关库速度更快。

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

3、然后直接输入这条命令，代表创建python解释器版本为3.7.4的虚拟环境tensorflow：conda create --name tensorflow python=3.7.4,运行完成后输入这条命令conda env list查看环境，出现以下界面代表上面操作都没问题：

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4、依次输入cd..直到退到C:路径后，输入f： ，切换到f盘，输入cdF:\anaconda\envs\tensorflow便可以进入虚拟环境的那个目录了，此时路径显示为：

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（注意！此处是以上面完全以我的路径安装的同志们的路径，具体路径要以你当时创建的虚拟环境的位置为主?。。?nbsp;，而你的虚拟环境的位置在上面 'conda env list'命令后显示出的第二行就是）。5、输入命令：activate tensorflow，前面括号里的base变成了tensorflow之后便可以输入命令：pip install tensorflow==1.13.1,等待结束，便安装完成了。6、然后直接输入python，输入import tensorflow如下图片所示，没有报错，便安装成功了。

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附测试代码及结果：

from __future__ import print_functionimport tensorflow as tf# TensorFlow Hello world 示例# 创建一个常量 op， 把这个常量添加到默认图中hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')# 启动一个会话sess = tf.compat.v1.Session()# 运行op并输出结果print(sess.run(hello))

结果：
b'Hello, TensorFlow!'五、问题大全?。。?/h4>0.如何用Pycharm编译运行如何代码呢？首先在你创建了.py文件，并且粘贴上如上代码后，找到右下角单击后出现如下界面：

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点击添加新的解释器后，点击Conda环境，然后点击第一行右边的那三个点，之后如果是照着我的路径来的同志们，可以按照我图片的路径进行选择（除了第二行代表的项目路径不同，其余均相同），而如果自己安装的朋友们，可以自行对照选择：（第一行为虚拟环境中的python.exe的路径选择，第四行为Anconda中的_conda.exe的路径选择）。