为什么使用Anaconda环境在Windows上安装tensorflow？

Question

在 tensorflow 安装指南中说，我应该使用“环境”来安装 tensorflow： https ://www.tensorflow.org/install/install_windows#installing_with_anaconda

为什么？ 我不能只用pip安装吗？

如果安装了环境，我是否应该在每次使用tensorflow时“激活”它？

如果我从 keras 和/或 PyCharm 等其他东西中使用 tensorflow，那么我该如何激活环境？

Answer 1

问题是关于 Windows 的。 我假设你使用 anaconda 安装了 python。 然后你有一个默认环境，称为 root。 您可以根据需要创建任意数量的环境，将每个环境视为 python 的单独安装。 使用 conda 或 pip 在您当前的安装中安装东西。 Conda 的东西是预编译的，可以与您的机器/anaconda 环境一起使用，而 pip 的东西通常是当场编译的。 我假设编译 tensorflow 可能不是完全微不足道的......

“激活”从一个环境更改为另一个环境，因此除非您有多个环境，否则您不需要它。 您在命令提示符下运行所有这些。

底线是，除非你有多个环境（我强烈推荐它，这样你可以尝试不同的东西）我看不到你使用激活。 在您拥有的同一个且唯一的根环境中安装 tensorflow 和 keras。 你应该能够访问两者（如果它是一个依赖项，也可以只安装 keras 就安装 tensorflow）

如果您没有看到任何提示，则这是默认的根环境。 您可以使用以下命令查看所有环境：conda info --envs 但是除非您创建一些环境（例如使用 conda create --name py Python=2），否则您可能只有 root。 环境的好处之一是您可以拥有一个 Python=2（最新的 python 2），一个 Python=3，另一个 Python=2.7 等

在您的后续行动中，如果您有多个环境，您可以通过更改解释器在 Pycharm 上在它们之间切换。 在图像上，您看到我选择了例如 py2_olv

Answer 2

专业解答：

引自https://machinelearningspace.com/installing-tensorflow-2-0-in-anaconda-environment/ ：

什么是 Anaconda，我为什么推荐它？

... [放弃对 Anaconda 的介绍]...

对于 Python 开发人员或数据科学研究人员来说，使用 Anaconda 有很多优势，例如独立安装/更新包而不会破坏系统。 因此，我们无需担心系统库或类似的东西。 这可以为其他事情节省时间和精力。

Anaconda 可以跨不同的平台使用，Windows、macOS 和 Linux。 如果我们想使用不同的 Python 版本或包库，只需创建一个不同的环境并在没有任何崩溃系统库的风险的情况下进行尝试。

#### 非专业研究：

现在加上我自己的研究。 我不是专业人士，我对不同安装方法看似混乱的世界知之甚少。 这是指https://superuser.com/questions/1572640/do-i-need-to-install-cuda-separately-after-installing-the-nvidia-display-driver/1572762#1572762上的一些初步研究。 请注意，我在这里猜测了很多。 如果我错了，请发表评论。

我们看到目前Pytorch支持10.2版本，Tensorflow支持10.1版本，不只是版本不同：注意“CUDA Toolkit”（standalone）和cudatoolkit（conda binary install）是不同的，一个是aa standalone /可执行安装。 另一个是二进制安装。 并且 tensorflow 需要 tensorflow-gpu 来实现独立的 cuda 安装。

因此，您应该为 Tensorflow 和 Pytorch 考虑一个单独的环境，因为将 conda cudatoolkit 更新到版本 11.0 可能会损害 Pytorch 的依赖条件（尽管这不完全正确。Pytorch 使用安装在 Pytorch 内部的 cuda。它是仍然是理解推荐的不同环境的方法）。 对于 tensorflow，您必须安装 CUDA Toolkit 10.1 版本，尽管 11.0 版本已经可用，因此您的整个卡必须运行在低于可能仅支持 Tensorflow 的版本上 - 即使某些游戏希望拥有 11.0 版本。

不专业的回答：

如果所有的依赖项都非常重要，并且在单独更新时很容易出错，就像您可以使用 pip 那样，那么您使用 pip 自己进行的任何安装都可能会导致敏感的 tensorflow 安装崩溃。 因此，建议保持 Anaconda 提供的完整服务方法，其中所有依赖项都保持正确，即使您输入conda install --all也是如此。 这就是为什么您最好搜索 Anaconda 指南，例如https://machinelearningspace.com/installing-tensorflow-2-0-in-anaconda-environment/ 。

Answer 3

如果您通读了整个文档，它会说明 Anaconda 安装是社区支持的，而不是官方支持的。 他们希望您通过 Python 3.5.x 使用本机 pip 安装 TensorFlow。 话虽这么说，根据个人经验，我会告诉你，如果你想运行基本级别的 TensorFlow Python 脚本，例如训练和测试 MNIST 模型，Windows 安装会很好，或者使用已经训练过的模型出于某种目的也可以。 但是，如果你想训练高级模型，如 Inception，这是最先进的图像分类器，对正常图像的错误率低于 5%，Windows 不适合。 您应该尝试将 Linux 安装用于任何培训目的。 我会推荐使用 VirtualBox，过去使用过它。 至于激活环境，只要在任何脚本/bash 中包含“import tensorflow as tf”行，就应该没问题，至少对于本机 pip 安装是这样。 祝你好运！