关于Tensorflow和Keras版本对照及环境安装

在安装tensorflow环境的时候，一定要先弄清楚对应的版本对应的情况，不要上来就 pip install tensorflow ， pip install keras 。

最后发现全是坑。

下面就列一下，tensorflow和keras以及对应的python版本，然后再列一下我成功安装的流程。

一、Tensorflow、Keras和python版本对照

二者对应版本号如表所示（Keras新版本对Tensorflow老版本不兼容，需注意安装版本号）

安装的时候按照对应的版本进行安装。

二、Tensorflow和Keras安装流程

这里安装python=3.6，Tensorflow=2.0，Keras=2.3.1

1. anaconda安装python环境

1）在Anaconda Prompt中输入命令，创建conda环境

conda create -n tensorflow python=3.6

2）激活环境

activate tensorflow

2. 安装Tensorflow

pip install tensorflow==2.0.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

3. 安装Keras

pip install keras==2.3.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

结果查看（切换到python环境）：

注意：

如果开始你安装的时候没有注意版本问题，直接使用 pip install tensorflow 安装，安装过程中不会出现问题

在import会报错：

W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:59] Could not load dynamic library 'libcudart.so.10.1'; dlerror: libcudart.so.10.1: cannot open shared object file: No such file or directory
I tensorflow/stream_executor/cuda/cudart_stub.cc:29] Ignore above cudart dlerror if you do not have a GPU set up on your machine.

这就是版本不匹配的问题，你需要安装对应版本的tensorflow。

总结

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。

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