創建環境并激活

conda create --name tensorflow2.0 python==3.7

activate tensorflow2.0

安裝相關軟件包（conda命令或pip命令2選1）

conda install numpy matplotlib PIL scikit-learn pandas

pip install numpy matplotlib Pillow scikit-learn pandas -i

(以上安裝包介紹

Matplotlib 是 Python 的繪圖庫。 它可與 NumPy 一起使用，提供了一種有效的 MatLab 開源替代方案。 它也可以和圖形工具包一起使用，如 PyQt 和 wxPython

Pillow 是 PIL 的替代版本，PIL 軟件包提供了基本的圖像處理功能，如：改變圖像大小，旋轉圖像，圖像格式轉換，色場空間轉換，圖像增強，直方圖處理，插值和濾波等等。

Scikit-learn（以前稱為scikits.learn，也稱為sklearn）是針對Python 編程語言的免費軟件機器學習庫 [1]? 。它具有各種分類，回歸和聚類算法，包括支持向量機，隨機森林，梯度提升，k均值和DBSCAN，并且旨在與Python數值科學圖書館NumPy和SciPy。

使用Pandas，無論數據來源如何 - 加載，準備，操作，建模和分析，我們都可以完成數據處理和分析中的五個典型步驟。

)

安裝TensorFlow2.0

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

測試TensorFlow2.0

在命令行中輸入python，打開python交互模式

輸入代碼：import tensorflow

我們會在之后回發現,引入時會有警告彈出，那是因為使用新的Tensorflow 2.1版本，默認的tensorflow pip包含tensorflow的CPU和GPU版本，在以前的tensorflow版本中，找不到CUDA庫會發出一個錯誤，并引發一個異常，而現在這個庫會自動搜索正確的CUDA版本，如果找不到它，就會發出警告（W代表警告，錯誤是E（或F代表致命錯誤），并返回到CPU模式，再次運行即可但是如果GPU較好的學者，可以安裝GPU運行庫

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的神经网络与深度学习——TensorFlow2.0实战(笔记)(二)(安装TensorFlow2.0)的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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