如何使用conda安装TensorFlow 2.1？

Question

我已经安装了conda 4.8.3版本，并尝试安装tensorflow 2.1，但是像以下这样的命令：

conda isntall tensorflow

或者

conda install -c anaconda tensorflow

所有方法最终都会安装TensorFlow 1.14，无论怎样。

有什么提示或建议可以帮助安装TensorFlow 2吗？

谢谢。

- Gigino

Answer 1

这对GPU版本运行良好： conda install -c anaconda tensorflow-gpu==2.1 或者对于CPU版本： conda install -c anaconda tensorflow==2.1 此外，您可能需要降级到Python版本3.6。

- Pouria Nikvand

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我建议在一个空的conda环境中执行此操作 conda create -n empty_env，然后 conda activate empty_env。这样，conda可以安装与TensorFlow 2.1兼容的正确版本的Python。我已经检查过，在Ubuntu 18.04 LTS上的conda 4.9.2中可以正常工作。 - Mohit Pandey

不应该在base环境中更改Python版本。这就是为什么我建议创建一个新环境的原因。 - merv

Answer 2

创建一个新的环境并指定你想要的版本：

conda create --name tf_21 python tensorflow=2.1

- merv

Answer 3

根据tensorflow的安装说明，pip是安装最新版本tensorflow的推荐方式 -- "虽然TensorFlow提供的pip软件包是推荐的，但也有社区支持的Anaconda软件包可用。"

以下是使用pip在Conda环境中进行安装的代码：

conda create -n env_name python=3.8
conda activate env_name
conda install pandas scikit-learn matplotlib notebook ##installing usual Data Science packages that does include numpy and scipy 
pip install tensorflow
python -c "import tensorflow as tf;print(tf.__version__)" ##checks tf version

请注意，如果您想要安装特定版本的tensorflow 2.1，则可能需要按照@Niki的建议降级您的python版本。

一般来说，我们在混合使用两个包管理器（conda和pip）时应该小心。因此，建议：

只有在conda已经用于安装尽可能多的软件包之后，才应该使用pip安装任何剩余的软件。如果需要对环境进行修改，最好创建一个新的环境而不是在运行conda之后运行pip。

例如，如果我们想要在刚创建的env_name环境中安装seaborn，我们应该：

conda create --name cloned_env --clone env_name
conda activate cloned_env
conda install seaborn

一旦我们确认cloned_env环境运行良好，就可以删除env_name环境。

- Mohit Pandey

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抱歉，我无法同意这个答案所暗示的前提。也就是说，它暗示因为TF网站没有显示“conda install”，所以它在某些方面必须是次等的，因此即使是Conda用户也应该使用“pip install”。更有可能的是，网站显示“pip install”仅仅是因为使用Pip的Python用户是那些使用Conda的用户的超集，即它适用于更广泛的受众。只有在PyPI和Anaconda发布新版本之间的短暂滞后期间，Conda用户可能需要“pip install tensorflow”，但这很可能是过早升级了。 - merv

@merv，同意我在帖子中应该更明确一些。这里是Tensorflow的相关声明--“虽然推荐使用TensorFlow提供的pip包，但社区支持的Anaconda包也可用。”我已经在我的回答中更新了这个信息。 - Mohit Pandey