搭建Keras，TensorFlow運行環境

ImportError: DLL load failed，找不到指定的模塊

Python環境安裝（基本環境是win10+CPU）

安裝環境是個需要“耐心”的活，耐心地等待各種問題的出現就好。

關于Python的使用，強烈推薦Anaconda配置環境+pycharm編譯器搭配

Anaconda指的是一個開源的Python發行版本，其包含了conda、Python等180多個科學包及其依賴項。 因為包含了大量的科學包，Anaconda 的下載文件比較大（約 531 MB）。Conda是一個開源的包、環境管理器，可以用于在同一個機器上安裝不同版本的軟件包及其依賴，并能夠在不同的環境之間切換，這是它最方便的地方，可以同時安裝多個環境意味著可以給不同的項目匹配上對應的環境。

pycharm是款功能強大的編譯器，里面的提示功能做的比較完善。注意一點，我們需要先安裝anaconda，后安裝pycharm。

這部分的內容可以參考相關博客：

Anaconda的安裝與環境配置https://blog.csdn.net/ITLearnHall/article/details/81708148
pycharm編譯器的安裝
https://www.jianshu.com/p/eb606812765d

pycharm使用Anaconda中環境的方法
https://blog.csdn.net/zhuorong_/article/details/88534676

第三個鏈接里面有些小bug,具體的方法可以參見下圖，兩者結合起來，體驗更佳。

Keras和TensorFlow的安裝

目前主流的深度學習框架有TensorFlow，Keras，pytorch等等，Keras是在TensorFlow的基礎上架構的，集成度更高，相對更容易上手。另外《Python深度學習》這本書主要講的是基于Keras框架的神經網絡的構建方法，所以選擇搭建Keras的環境，同時安裝Keras的過程中也需要安裝TensorFlow，這也是最容易出bug的地方。

安裝前看看版本匹配的對應關系，這個基本上可以直接解決后面一系列bug.
[https://docs.floydhub.com/guides/environments/]

Python與TensorFlow各版本的對應關系

關于其中安裝的一些具體細節可以參考這個博客：
TensorFlow和Keras的安裝

容易出現的bug：找不到指定的模塊

解決辦法：可以新建一個環境，然后匹配好特定的版本安裝，一般用鏡像地址安裝的話，安裝速度還是蠻快的。

怎么安裝指定版本的TensorFlow和Keras，可以參見以下博客：

如何安裝指定版本TensorFlow

說明：本文主要是對自己安裝TensorFlow和Keras的歷程做的一個總結，其中列舉了很多相關的博客，如有相關引用內容未指明來處，請及時聯系。
如果對您有些許幫助，還請點贊和收藏。如需轉載，請附上博客鏈接，謝謝！

總結

以上是生活随笔為你收集整理的搭建Keras，TensorFlow运行环境的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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