這幾天自己搭建環(huán)境后的總結。
主要順序：創(chuàng)建環(huán)境->python3.6->tensorflow2.0.0->keras2.3.1->numpy1.19.5->scipy1.5.4->matplotlib3.3.4->scikit-learn，這是我下載的版本，版本匹配可以搜一下。
重點注意?。?！版本一定要匹配！?。〔蝗缓竺婧芏啻罂?，下載順序也很重要！?。?/span>
主要是因為運行代碼時遇到了這個問題,唉
在TensorFlow 2.6版本中刪除了這個predict_ classes 函數(shù)。其中一種解決方法就是換低版本的tensorflow<=2.5
所以我就打算重新搭建一環(huán)境安裝低版本的tensorflow
創(chuàng)建環(huán)境，tensorflow1是我創(chuàng)建的新的環(huán)境名稱，python=3.6是該環(huán)境下python版本
# 創(chuàng)建
conda create -n tensorflow1 python=3.6# 激活環(huán)境
conda activate tensorflow1下載tensorflow
pip install tensorflow==2.0.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
出錯了，然后我沒更新python，更新了pip
python -m pip install --upgrade pip 之后繼續(xù)輸入再次輸入安裝tensorflow的指令，就成功了
已經(jīng)安裝成功了pip list查看一下
安裝keras
#安裝keras前先依次執(zhí)行以下兩個命令：
conda install mingw libpython
pip install theano
成功后安裝keras，注意與tensorflow和python版本匹配?。≈苯铀芽梢运训?。
pip install keras==2.3.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
雖然出錯了，但是keras安裝成功了，然后解決問題。
紅字的意思是
錯誤：pip 的依賴項解析器當前未考慮已安裝的所有軟件包。此行為是以下依賴項沖突的根源。
scikit-learn 0.22 需要 joblib>=0.11，但未安裝。
嘗試安裝joblib=0.11失敗
那就先卸載scikit-learn，
pip uninstall scikit-learn然后順序下載numpy->scipy->matplotlib->scikit-learn（這里也要注意版本匹配?。。?/p>
我的是numpy1.19.5->scipy1.5.4->matplotlib3.3.4->scikit-learn
先pip list看看有哪些已經(jīng)有了
然后我就直接下載了 matplotlib
pip install matplotlib
別忘記之前的joblib，現(xiàn)在安裝
成功后安裝scikit-learn
pip install -U scikit-learn
也可以安裝一下scikit-image，反正以后都有可能用到
pip install scikit-image -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
tornado也很重要，新版本的也會出問題，但是我忘記截圖了
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tornado==4.4.3
根據(jù)紅色提示，分別安裝就可以了
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple jupyter-client
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple traitlets==4.1.0整個就完成了！文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-455298.html
初學者，總結自己遇到的問題以及經(jīng)驗。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-455298.html
到了這里，關于詳細搭建tensorflow、keras步驟與匹配版本（降低tensorflow版本）的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
